発火頻度変動を利用したリザバー層における履歴保持に対する一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-014

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 on State Retention in a Reservoir Layer Utilizing Firing Frequency Modulation

著者名: 山口明伸（日本大学）,佐々木芳樹（日本大学）

著者名(英語): Akinobu Yamaguchi (Nihon University),Yoshiki Sasaki (Nihon University)

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モデル|アナログ電子回路|CMOS|シナプスモデル|ニューラルネットワーク|reservoir computing|spiking neuron model|analog electronic circuitry|CMOS|synaptic model|neural network

要約(日本語): 近年，時系列データ処理に優れるリザバーコンピューティング(RC)が注目されている。先に我々は，スパイキングニューロンモデルであるP-HCNMを用いて構築したネットワークをリザバー層として用いる検討により，リザバー内に発火頻度として履歴情報が保存されていることを明らかにした。しかし，従来の単純なON/OFF型シナプスモデルでは，1経路毎に発火頻度が大きく減少する問題があった。本稿では，指数関数型シナプスモデルを用いてリザバー層を構築し，過去の時系列データの影響が保存されているかを発火頻度に着目して検討した。

本誌掲載ページ: 23-25 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 500 Kバイト