単一Izhikevichニューロンの情報処理能力

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MBE18002

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学研究会

発行日: 2018/03/20

タイトル(英語): Information processing capability using a single Izhikevich neuron

著者名: 窪田 智之(東京大学),中嶋 浩平(東京大学),高橋 宏知(東京大学)

著者名(英語): Tomoyuki Kubota(The University of Tokyo),Kohei Nakajima(The University of Tokyo),Hirokazu Takahashi(The University of Tokyo)

キーワード: リザバーコンピューティング|スパイキングニューロン|Ｉｚｈｉｋｅｖｉｃｈニューロン|メモリ容量|時分割多重化|Reservoir computing|Spiking Neuron|Izhikevich Neuron|Memory Capacity|Time Multiplexing

要約(日本語): リザバーコンピューティング(RC)は，力学系を計算資源として利用する機械学習であり，近年注目が集まっている．典型的なRCであるEcho State Networkは，発火率によってコーディングされた多数のニューロンを力学系に利用する．しかし，生体内にある実際のニューロンは発火率ではなくスパイクでコーディングされており，その力学系を用いたRCの計算能力は興味深い．本稿では，単一ニューロンRCの計算能力を評価した結果を報告する．

要約(英語): Reservoir computing (RC) is a machine learning method to take advantage of nonlinear dynamics. Echo state network, a typical RC, makes use of the dynamics composed of many rate coding neurons, and it is unknown how much computational capacity RC with a spike coding neuron has. In this paper, we show computational capacity of RC with a single spiking neuron.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,571 Kバイト