| 講演名 | 2022-03-29 教師なしパターン認識のためのスパイキングニューラルネットワークにおけるスパース結合の影響 品川 大樹(東大), 藤原 寛太郎(東大), 田中 剛平(東大), |
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| 抄録(和) | 近年，ニューロンの発火現象（スパイク）による時空間的な情報表現を用いて計算を行うスパイキングニューラルネットワーク（SNN）モデルが，機械学習タスクに活用されるようになってきている．本発表では，教師なしパターン認識に用いられるスパイクタイミング依存可塑性を考慮したSNN モデルに着目し，シナプス結合のスパース性が認識性能や計算時間に与える影響を調べた結果を報告する． |
| 抄録(英) | Recently, the spiking neural network (SNN) models, which compute using spatio-temporal information representation by neuronal firing phenomena (it calls spikes), have been applied for the machine learning tasks. In this presentation, we focus on the SNN model with spike timing dependent plasticity used for unsupervised pattern recognition, and report the results of investigating the effect of sparsity of synaptic connections on recognition performance and computational time. |
| キーワード(和) | スパイキングニューラルネットワーク / 教師なし学習 / パターン認識 / スパース結合 |
| キーワード(英) | Spiking neural networks / SNN / Un-supervised learning / Pattern recognition / Sparse connection |
| 資料番号 | MSS2021-69,NLP2021-140 |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS / NLP |
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| 開催期間 | 2022/3/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. |
| 委員長氏名（和） | 尾崎 敦夫(阪工大) / 高坂 拓司(中京大) |
| 委員長氏名（英） | Atsuo Ozaki(Osaka Inst. of Tech.) / Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 山口 真悟(山口大) / 常田 明夫(熊本大) |
| 副委員長氏名（英） | Shingo Yamaguchi(Yamaguchi Univ.) / Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小林 孝一(北大) / 劉 健全(NEC) / 松下 春奈(香川大) / 吉岡 大三郎(崇城大) |
| 幹事氏名（英） | Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Jianquan Liui(NEC) / Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) / Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 白井 匡人(島根大) / 加藤 秀行(大分大) / 横井 裕一(長崎大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Shirai(Shimane Univ.) / Hideyuki Kato(Oita Univ.) / Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Mathematical Systems Science and its Applications / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 教師なしパターン認識のためのスパイキングニューラルネットワークにおけるスパース結合の影響 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effects of sparse connections in spiking neural networks for unsupervised pattern recognition |
| サブタイトル（和） | |
| 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 networks |
| キーワード(2)（和/英） | 教師なし学習 / SNN |
| キーワード(3)（和/英） | パターン認識 / Un-supervised learning |
| キーワード(4)（和/英） | スパース結合 / Pattern recognition |
| キーワード(5)（和/英） | / Sparse connection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 品川 大樹 / Hiroki Shinagawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 藤原 寛太郎 / Kantaro Fujiwara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 田中 剛平 / Gouhei Tanaka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 発表年月日 | 2022-03-29 |
| 資料番号 | MSS2021-69,NLP2021-140 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MSS-443,NLP-444 |
| ページ範囲 | pp.71-76(MSS), pp.71-76(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) |