時間符号化ニューラルネットワークの統計的性質

时间编码神经网络的统计特性

• 批准号: 12780277
• 负责人: 池田 和司
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2000 至 2001
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-12780277/
• 关键词: ニューラル・ネットワーク; テンポラル・コーディング; シファイア・チェーン; コインシデンス・ディテクタ; パルス・パケット; ニューラルネットワーク; テンポラルコーディング; シンファイアチェーン; コインシデンスディテクタ; パルスパケット

シンファイア・チェーンの理論的解析においては従来,ニューロンモデルとして積分発火モデルが採用されており,確率的動作の源として背景雑音入力パルスが利用されていた.すなわち,各ニューロンは前層のニューロンからの入力パルス群(パルス・パケット)だけでなく,周辺のニューロンからランダムなパルスを受けることが仮定されていた.このようなランダム性を仮定しない場合には,ニューロンは決定論的に動作し,層内のすべてのニューロンは同一の動作をし,入力パルスが閾値より大きければパルスを発火,そうでなければ何も起こらないという,単なる閾値機械として動作する.時間符号化層状モデルに確率的要素を導入する方法は,ランダム入力パルスだけではない.本研究ではランダム入力パルスの代わりにニューロン間のシナプス伝達の所要時間(ディレイ)にランダムネスが存在すると仮定し,コインシデンス・ディテクタ・モデルを用いた場合のパルス・パケットのダイナミクスについて,理論と計算機実験の両面から研究を行った.その結果,ランダム入力パルスを与えた場合とほぼ同等の分岐現象がみられることがわかった.また,同一層内のニューロンは同一の入力ニューロンを共有しているため,それらの動作には相関がある.前述のすべてのニューロンが同一の動作をする例はその極端な場合であるが,本研究での理論的な解析により,ディレイの分散が十分大きい場合にはその影響は無視できることがわかった.ランダム入力パルスを受ける積分発火モデルでは,ランダムパルスの作る内部電位の分布がパルス・パケットのダイナミクスに影響を与えることが知られているが,ディレイの分布がダイナミクスにどのような影響を与えるか,またコインシデンス・ディテクタ・モデルと積分発火モデルの違いについては今後のさらなる研究が必要である.

The analysis of the theory of the motion of the object is based on the analysis of the motion of the object. All of them are in the middle of the circle. In this case, the threshold value is determined, and the threshold value is determined. The method of introducing the elements of time symbolization layer accuracy is as follows: This study is aimed to investigate the relationship between theory and computer science. The result is that there is no difference between the two. In the same layer, there are two kinds of actions: one is related to the other, the other is related to the other. In the case of the same action, the theoretical analysis of this study is very large, and the influence of this action is ignored. The distribution of internal potential in the process of power input is influenced by the influence of the power input, and the distribution of internal potential is influenced by the influence of the power input. It is necessary to study in the future.

项目成果

池田 和司: "コインシデンス・ディテクタ・ネットワークにおけるsynfire chain"電子情報通信学会技術研究報告. NC2001-3. (2001)

Kazushi Ikeda：“重合探测器网络中的 Synfire 链”IEICE NC2001-3。

Kazushi Ikeda, M.Kitamura: "Synfire Chain in Coincidence Detector Networks"Proc. of Int'l Symp. on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA). 259-262 (2001)

Kazushi Ikeda，M.Kitamura：“巧合检测器网络中的 Synfire 链”Proc。

Kazushi Ikeda: "Statistical Analysis of Pulse-Packet Propagation in Layered Coincidence-Detector Networks"Proc.of NOLTA. 145-148 (2000)

Kazushi Ikeda：“分层符合检测器网络中脉冲包传播的统计分析”Proc.of NOLTA。

Kazushi Ikeda & Masashi Kitamure: "Synfire Chain in Coincidence Detectors"Proc.of DYNN. 81-82 (2000)

池田一志

Kazushi Ikeda, M.Kitamura: "Dynamics of Pulse Packet in Coincidence Detector Networks"Proc. of Int'l Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN). 648-653 (2001)

Kazushi Ikeda，M.Kitamura：“符合检测器网络中的脉冲包动力学”Proc。