パルス型ハードウェアカオスニューロンモデルを用いた階層型ニューラルネットワークの構築の文字画像認識における一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-012

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): A Study of Hierarchical Neural Network Using Pulse Hardware Chaos Neuron Model for Character Image Recognition

著者名: 今村楓也（日本大学）,佐々木芳樹（日本大学）

著者名(英語): Fuya Imamura (Nihon University),Yoshiki Sasaki (Nihon University)

キーワード: スパイキングニューロン|超大規模集積回路|アナログ電子回路|階層型ニューラルネットワーク|電子回路シミュレーション|Spiking Neuron|VLSI|Analog Electrical Circuits|Hierarchical Neural Network|Spice Simulation

要約(日本語): 生体を模倣した脳型コンピューティングの研究を行っている。先に我々は,教師信号を用いた非対称窓STDP 回路を用いた階層型ニューラルネットワークによるデータ分類処理が可能であることを明らかにした。しかし教師信号を用いることを考えた場合，入力信号と教師信号の出現順序ではなく同期性により学習を行うこととなるが，同期性により学習を行う対称窓STDPを用いた検討を行っていない。本稿では,P-HCNM 及び対称窓STDP 回路を用いた階層型ニューラルネットワークで，文字画像データの教師信号の同期生による学習および想起

本誌掲載ページ: 19-21 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 560 Kバイト