{"product_id":"ieej-zt023037","title":"パルスニューラルネットワークにおける破局的な忘却の抑制を考慮したヘブ型学習則","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-037\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2002\/03\/26\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Hebbian Learning Preventing Catastrophic Forgetting in Pulse Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e元木 誠(千葉大学),濱上 知樹(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eMakoto Motoki(Chiba University),Tomoki Hamagami(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eパルスニューラルネットワーク|ヘブ型学習則|破局的な忘却\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e減衰のあるintegrate-and-fireモデルのPNNにおけるヘブ型学習則には，結合荷重を調節するもの，シナプス前ニューロンで発生したパルスがシナプス後ニューロンに到達するまでの時間遅れを調節するもの等がある。しかし，これらのヘブ型学習則は以前記憶した時系列パターンを忘却してしまう「破局的な忘却」が生じてしまう。そこで本稿では，破局的な忘却の抑制を考慮した生理的性質に基づくヘブ型学習則を提案する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e272 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46395957346543,"sku":"IEEJ-ZT023037-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_fc9d17f9-2503-4989-9ddf-bd1c11f0a7ed.png?v=1744797201","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt023037","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}