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
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- 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
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- 自動制御連合講演会講演論文集
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自動制御連合講演会講演論文集 46 (0), 237-240, 2003
自動制御連合講演会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001205647625344
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- NII論文ID
- 130007001862
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可