リカレントスパイキングニューラルネットワークの学習法 ―周期的スパイク列学習の改善―

書誌事項

タイトル別名
  • Learning Methods of Recurrent Spiking Neural Networks - Improvement of Learning Periodic Spike Trains -

説明

スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は生物の神経細胞に近く,情報処理能力の高さに期待が持たれているが,その不連続性と非線形性から解析と設計が困難である.筆者らは既に感度解析を用いたリカレントSNNの学習法を提案し,周期的スパイク列の学習に成功している.本稿ではアジョイントネットワークを適用した非常に有効な学習法を提案する.また,学習効率の観点から提案した学習法の有効性を検証する.

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001205647625344
  • NII論文ID
    130007001862
  • DOI
    10.11511/jacc.46.0.237.0
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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