STDP学習則を取り入れたパルス形ハードウェアモデル

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/10/01

タイトル(英語): Pulse-type Hardware Model with STDP-like Learning

著者名: 大瀧　光彦（日本大学大学院理工学研究科電子工学専攻），大和田　賢（日本大学大学院理工学研究科電子工学専攻），佐伯　勝敏（日本大学理工学部電子工学科），関根　好文（日本大学理工学部電子工学科）

著者名(英語): Mitsuhiko Otaki (Graduate Course of Electronic Engineering, Graduate School of Science and Technology, Nihon University), Ken Ohwada (Graduate Course of Electronic Engineering, Graduate School of Science and Technology, Nihon University), Katsutoshi Saeki (Department of Electronics and Computer Science, College of Science and Technology, Nihon University), Yoshifumi Sekine (Department of Electronics and Computer Science, College of Science and Technology, Nihon University)

キーワード: パルス形ハードウェアモデル，STDP学習則，樹状突起モデル，シナプスモデル　　pulse-type hardware model，STDP learning rule，dendrite model，synaptic model

要約(英語): The synaptic plasticity has important role of learning function of neurons. Reportedly, STDP (Spike Timing Dependent synaptic Plasticity) is generated between inputs of pre-synaptic neurons and backpropagation of the active potential from dendrites of post-synaptic neuron, as revealed by physiological experiments. The purpose of our research is construction of the hardware learning model with STDP-like learning rules. In this paper, we study on a Pulse-type Hardware Neuron Model (hereafter P-HNM) focused on a dendrite in order to make a Pulse-type Hardware Neural Network. As a result, we show that the P-HNM can mimic STDP characteristics of biological neuron.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.10 （2014） 特集：インタラクティブ映像メディアの最前線

本誌掲載ページ: 1485-1491 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/10/134_1485/_article/-char/ja/