講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-12-13 13:40
SpikePropにおいて余分なスパイクを抑制する学習法 ~ 時間遅れに着目した一検討 ~ ○松本 崇・高瀬治彦・川中普晴・鶴岡信治(三重大) NC2014-52 |
抄録 |
(和) |
Booijらにより提案されたSpikePropは,複数の出力スパイクの時刻を学習できるスパイキングニューラルネットワークである.
しかし,出力スパイクの数を学習できないためこれを時系列パターン処理に用いるのには難がある.
我々はこれまでにSpikePropにおいて出力スパイクの時刻だけでなくその数も学習する手法として調整Weight Decay法を提案してきた.
しかし,この手法は初期のネットワーク構造(中間層ユニット数・時間遅れ・副結合数)に学習性能が大きく依存している問題があった.
本稿ではこの中で時間遅れに着目し,その最大値への学習性能の依存を解消することが目的である.
これに対し不要な時間遅れを学習中に逐次判定し,そのような時間遅れを持つ結合を削除する手法を提案した.
また,簡単な実験により,初期ネットワークの最大時間遅れへの学習性能の依存性が解消できたことを確認した. |
(英) |
SpikeProp, which is proposed by Booij,
is a kind of spiking neural networks.
It can learn the timing of output spikes, but cannot adjust the number of output spikes.
Our research group has discussed the problem and proposed a learning method that can adjust both timing and number of spikes.
However, its learning performance depends on the initial network structure (the number of hidden units, time delay, the number of sub-connections, and so on).
In this article, we discuss the problem, especially the dependency to time delay.
And, we proposed the method that removes connections that have unnecessary time delay during its training.
The method dissolved the dependency for a simple benchmark problem. |
キーワード |
(和) |
スパイキングニューラルネットワーク / SpikeProp / 時系列信号処理 / 学習法 / / / / |
(英) |
Spiking Neural Network / SpikeProp / Time Series Information Processing / Learning Algorithm / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 362, NC2014-52, pp. 49-53, 2014年12月. |
資料番号 |
NC2014-52 |
発行日 |
2014-12-06 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NC2014-52 |