| 講演名 | 2019-10-12 SOMに基づくデジタルスパイクマップの合成 澤野 悠哉(法政大), 斎藤 利通(法政大), |
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| 抄録(和) | デジタルスパイクマップ(Dmap) は点の集合上で定義されるデジタル力学系である．Dmap の定常状態は必ず周期軌道となり，初期値やパラメータに依存して様々な周期軌道を生成することが出来る．Dmap はセルオートマトン，デジタルスパイキングニューロン，動的バイナリーニューラルネットワークなど様々な非線形システムと関連している．これらの工学的応用例としては，デジタル通信やスイッチング回路の制御などがあげられる．本論文では，Dmap を構成するために自己組織化写像(SOM) に基づいた学習アルゴリズムを提案する．入力信号が与えられると，それに最も近い点が更新され，更新された点の近傍の点も補間によって変化する．全ての入力信号を学習後，得られたマップを量子化してDmap が得られる．入力信号の典型的例題として，分岐ニューロンから生成されるカオス的信号を用いる．生成されたDmap による現象を解析するために2 つの特徴量を導入する．1 つ目の特徴量は，全初期値に対する周期点の割合であり，定常状態の豊富さを特徴づけるものである．2 つ目の特徴量は，全初期値に対する周期軌道の割合であり，周期軌道の豊富さを特徴づけるものである．この2 つの特徴量を用いて，Dmap の現象を解析する．Dmap を解析することは，デジタル力学系の非線形現象を解析するための基礎となり，その現象の工学的応用にも貢献すると思われる． |
| 抄録(英) | A digital spike map (Dmap) is a simple digital dynamical system defined on a set of points. Thesteady state of the Dmap must be a periodic orbit. Depending on parameters and initial conditions, the Dmapcan generate various periodic orbits. The Dmap is related to various nonlinear systems such as cellular automata, digital spiking neurons, and dynamic binary neural networks. The applications include digital communications andswitching circuit control. In this paper, in order to construct a Dmap, we present a learning algorithm based onthe self-organizing feature map (SOM). As an input signal is applied, the learning algorithm updates the closestelement of the map and its neighbors by interpolation. Quantizing the map after the learning, we obtain a Dmap. As a typical example of input signal, a chaotic signal generated from the bifurcating neuron is used. In order toanalyze the dynamics of the Dmap, we introduce two feature quantities. The first quantity characterizes the ratioof periodic points. The second quantity characterizes the ratio of periodic orbits. Using the two feature quantities, we analyze the behavior of typical Dmaps. The results provide basic information for analysis of nonlinear digitaldynamical systems and its engineering applications. |
| キーワード(和) | デジタル力学系 / 周期軌道 / 安定性 |
| キーワード(英) | digital dynamical systems / periodic orbits / stability |
| 資料番号 | MBE2019-42,NC2019-33 |
| 発行日 | 2019-10-04 (MBE, NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2019/10/11(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | BCI/BMIとその周辺，ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 野村 泰伸(阪大) / 庄野 逸(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Taishin Nomura(Osaka Univ.) / Hayaru Shouno(UEC) |
| 副委員長氏名（和） | 渡邊 高志(東北大) / 鮫島 和行(玉川大) |
| 副委員長氏名（英） | Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) / Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) |
| 幹事氏名（和） | 伊良皆 啓治(九大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Keiji Iramina(Kyushu Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大) / 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | SOMに基づくデジタルスパイクマップの合成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Composition of the digital spike maps based on SOM |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタル力学系 / digital dynamical systems |
| キーワード(2)（和/英） | 周期軌道 / periodic orbits |
| キーワード(3)（和/英） | 安定性 / stability |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 澤野 悠哉 / Yuya Sawano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) Hosei University(略称：HU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 斎藤 利通 / Toshimichi Saito |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) Hosei University(略称：HU) |
| 発表年月日 | 2019-10-12 |
| 資料番号 | MBE2019-42,NC2019-33 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MBE-224,NC-225 |
| ページ範囲 | pp.65-65(MBE), pp.65-65(NC), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2019-10-04 (MBE, NC) |