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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NLP 2013-12-06
13:30
海外 City University of Hong Kong Basic Analysis of Hyperchaotic Circuit with Time and State Dependent Switches
Kazuki YotsujiToshimichi SaitoHosei Univ.NLP2013-115
This paper studies a continuous-time non-autonomous hypercha... [more] NLP2013-115
pp.13-16
NLP 2013-03-15
13:20
千葉 千葉大学 西千葉キャンパス 非同期セルオートマトンに基づいたMulti-Compartment神経細胞モデル
島田直季鳥飼弘幸阪大NLP2012-168
非同期セルオートマトンに基づいたニューロンモデルの一つとして,
共鳴発火型離散状態ニューロン(RDN)が提案されている... [more]
NLP2012-168
pp.127-132
MBE, NC
(併催)
2013-03-13
13:20
東京 玉川大学 追学習の機構を備えたSpiking Hopfield Networkの提案
池田英彬山内ゆかり日大NC2012-142
本研究ではSASAKIらのモデルを発展させ、スパイクニューロンを使用したホップフィールドネットワークに入力層を付加し、追... [more] NC2012-142
pp.49-54
NC, NLP
(共催)
2013-01-24
17:40
北海道 北海道大学百年記念会館 簡素なスパイキングニューロンモデルのフィルタによる分岐現象
桐川翔太斎藤利通法政大NLP2012-123 NC2012-113
フィルタのパラメータによる分岐ニューロンの動作について考察する。
フィルタを用いることで、ベース信号は様々な波形を作り... [more]
NLP2012-123 NC2012-113
pp.111-114
NC, NLP
(共催)
2013-01-25
13:50
北海道 北海道大学百年記念会館 非自律系カオス的スパイク発振器のスパイク列の解析
四辻和希斎藤利通法政大NLP2012-135 NC2012-125
本論文では、連続時間系非自律系カオス的スパイク発振器のスパイク列について考察する。
スパイク発振器は、状態変数のしきい... [more]
NLP2012-135 NC2012-125
pp.175-179
NC, NLP
(共催)
2013-01-25
14:10
北海道 北海道大学百年記念会館 FPGAにより制御される専用アナログチップを用いたスパイキングニューラルネットワークシステムの開発
前田道孝Frank Maldonado H.松尾貴之田中秀樹梁 海超松坂建治森江 隆九工大)・合原一幸東大NLP2012-136 NC2012-126
近年, スパイク発火タイミングでアナログ情報を表現するスパイキングニューロンモデルが注目されている. 我々はこれまで, ... [more] NLP2012-136 NC2012-126
pp.181-186
MBE, NC
(併催)
2012-11-17
15:20
宮城 東北大学 リカレンスプロットに基づくスパイク信号の解析: カオス的スパイク発振器の例
四辻和希斎藤利通法政大NC2012-72
本論文では連続時間系のカオス的スパイク発振器から生成されるスパイク列の2つの解析手法を考察する。
スパイク間隔によるヒ... [more]
NC2012-72
pp.63-67
NLP, CAS
(共催)
2012-09-20
14:55
高知 高知県立大学 永国寺キャンパス 3つのスパイキングニューロンによるパルス結合系の基本ダイナミクス
柴田 翔松岡祐介米子高専CAS2012-35 NLP2012-61
本稿では3つのスパイキングニューロンの結合系について提案をする。ニューロンの状態は積分-発火のダイナミクスをくり返しスパ... [more] CAS2012-35 NLP2012-61
pp.31-36
NLP 2012-01-24
10:10
福島 會津稽古堂 状態と時間に依存して発火するカオス的スパイク発振器の解析
四辻和希今井聡志法政大)・三堀邦彦拓殖大)・斎藤利通法政大NLP2011-136
本論文では時間と状態に依存して発火するカオス的スパイク発振器について考察する。
状態に依存するスイッチのみを用いた場合... [more]
NLP2011-136
pp.69-73
CAS, NLP
(共催)
2011-10-20
17:35
静岡 静岡大学 矩形波しきい値を持つスパイキングニューロンモデルについて
大塚健太松岡祐介米子高専CAS2011-47 NLP2011-74
本稿では矩形波しきい値を持つスパイキングニューロンモデルについて考察する。スパイキングニューロンはしきい値とベース信号の... [more] CAS2011-47 NLP2011-74
pp.85-88
NC 2011-10-20
14:25
福岡 九州大学大橋キャンパス ナノディスクアレイ構造とCMOS回路を結合したスパイキングニューロンデバイス
梁 海超・○森江 隆孫 意来九工大)・五十嵐 誠寒川誠二東北大NC2011-66
CMOS 回路と自己組織化製造プロセスによるナノディスクアレイ構造を組み合わせた積分発火型スパイキングニューロンデバイス... [more] NC2011-66
pp.125-129
NC, NLP
(共催)
2011-01-25
13:20
北海道 北大 百年記念館 一般化非同期デジタルスパイクニューロンモデルの興奮特性 ~ Field programmable neuron arrayの構築に向けて ~
松原 崇鳥飼弘幸阪大NLP2010-147 NC2010-111
デジタルスパイクニューロンはシフトレジスタの結合系であり,ニューロンの様々な非線形ダイナミクスの再現できる.本稿では既存... [more] NLP2010-147 NC2010-111
pp.129-134
NLP 2010-10-28
11:20
大阪 大阪大学豊中キャンパス待兼山会館 パルス結合ネットワークの同期現象に基づく自己組織化機能の解析
木下 開鳥飼弘幸阪大NLP2010-83
本報告では、共振発火型のスパイクニューロンモデルの入力スパイク列に対する同期現象の安定性を解析
する。また、基本的なパ... [more]
NLP2010-83
pp.13-18
NLP 2010-10-28
14:50
大阪 大阪大学豊中キャンパス待兼山会館 共鳴発火型離散状態ニューロンの学習則構築のための基礎解析
日紫喜徹也鳥飼弘幸阪大NLP2010-88
共鳴発火型離散状態ニューロンモデルはシフトレジスタの結合系からなり,そのため回路実装やオンチップ学習に適しているモデルで... [more] NLP2010-88
pp.41-46
NLP 2009-11-13
11:25
鹿児島 屋久島環境文化村センター 離散状態スパイクニューロンモデルによる未知ニューロンの近似について ~ 神経補綴への一つのアプローチ ~
橋本 昇鳥飼弘幸阪大NLP2009-104
離散状態ニューロンモデルであるハイブリッドスパイクニューロンを紹介する.
同ニューロンはシフトレジスタの結合系であり,... [more]
NLP2009-104
pp.127-132
NLP 2009-08-04
13:30
高知 ヨンデンプラザ中村(高知県中村市) 海馬ネットワークモデルにおけるニューロン新生に伴う形態形成と記憶への影響
田端祐介安達雅春東京電機大NLP2009-57
海馬は短期記憶の形成や, 長期記憶の定着の為に記憶の一時的保存に深く関与している場所であるといわれている. また最近の研... [more] NLP2009-57
pp.71-76
NC, NLP
(共催)
2009-07-14
15:45
奈良 奈良先端大 スパイクニューロンモデルを用いた自己組織化の基本特性
木下 開鳥飼弘幸阪大NLP2009-43 NC2009-36
本報告では,共振発火型のスパイクニューロンモデルを提案し,リターンマップを用いて周期入力に対する応答を解析する.
また... [more]
NLP2009-43 NC2009-36
pp.157-162
NLP 2009-03-10
13:25
京都 キャンパスプラザ京都 デジタルスパイクニューロンの基本特性の解析と実装について
デトゥロン ロベルト鳥飼弘幸阪大NLP2008-156
デジタルスパイクニューロン(DSN)はシフトレジスタの結合系であり,レジスタ間の結合を繋ぎかえることによって特性を変化さ... [more] NLP2008-156
pp.31-36
NC 2008-11-08
13:00
佐賀 佐賀大学 [招待講演]時間領域情報処理による脳型集積システム
森江 隆田中秀樹厚地泰輔是角圭祐中田一紀九工大NC2008-68
我々は従来より,パルス変調信号により時間領域で積和演算および任意非線形変換が行える「アナログ・デジタル融合回路アーキテク... [more] NC2008-68
pp.55-60
NLP 2008-03-28
14:55
兵庫 神戸大学 新生ニューロンを取り入れた海馬モデルのスパイキングネットワーク化の試み
田端祐介安達雅春東京電機大NLP2007-176
海馬は短期記憶の形成や, 長期記憶の定着の為に記憶の一時的な保存に深く関与している場所だといわれている.
また最近, ... [more]
NLP2007-176
pp.55-60
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