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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)
PDFダウンロード NC2014-52

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2014-12-13 - 2014-12-13 
開催地(和) 名古屋大学 
開催地(英) Nagoya University 
テーマ(和) ME、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2014-12-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) SpikePropにおいて余分なスパイクを抑制する学習法 
サブタイトル(和) 時間遅れに着目した一検討 
タイトル(英) A Learning Method for Extended SpikeProp without Redundant Spikes 
サブタイトル(英) A Discussion on Time Delay 
キーワード(1)(和/英) スパイキングニューラルネットワーク / Spiking Neural Network  
キーワード(2)(和/英) SpikeProp / SpikeProp  
キーワード(3)(和/英) 時系列信号処理 / Time Series Information Processing  
キーワード(4)(和/英) 学習法 / Learning Algorithm  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 松本 崇 / Takashi Matsumoto / マツモト タカシ
第1著者 所属(和/英) 三重大学 (略称: 三重大)
Mie University (略称: Mie Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 高瀬 治彦 / Haruhiko Takase / タカセ ハルヒコ
第2著者 所属(和/英) 三重大学 (略称: 三重大)
Mie University (略称: Mie Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 川中 普晴 / Hiroharu Kawanaka / カワナカ ヒロハル
第3著者 所属(和/英) 三重大学 (略称: 三重大)
Mie University (略称: Mie Univ)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 鶴岡 信治 / Shinji Tsuruoka / ツルオカ シンジ
第4著者 所属(和/英) 三重大学 (略称: 三重大)
Mie University (略称: Mie Univ)
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講演者
発表日時 2014-12-13 13:40:00 
発表時間 20 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2014-52 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.362 
ページ範囲 pp.49-53 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-NC-2014-12-06 


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