| 講演名 | 2022-09-29 スパイキングニューラルネットワークへのAdaBoostの適用と工夫 川口 雅也(埼玉大), 大久保 潤(埼玉大), |
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| 抄録(和) | 近年広く使われているニューラルネットワーク（ANN）とは異なり，活動電位（スパイク）による情報処理をおこなう生物学的妥当性の高いモデルとしてスパイキングニューラルネットワーク（SNN）が注目されている．画像処理や音声処理の分野でANNに近い性能が得られているが，完全に同等の精度は得られていない．そこでANNで用いられているアンサンブル学習手法の一つであるAdaBoostをSNNに適用する．しかし，SNNにAdaBoostを適用した例は少なく，SNNであることの利点を活かせているものはあまり存在しない．本研究ではAdaBoostにおいてデータごとの重みをデータのSNNへの入力時間として付加することで，画像分類において，どのように学習時間と精度に影響を及ぼすか数値的に調査した． |
| 抄録(英) | Unlike artificial neural networks (ANNs), which have been widely used recently, spiking neural networks (SNNs) have attracted attention as a biological plausible model for information processing with spikes. SNNs have achieved performance close to ANNs in image and speech processing, but not perfectly equivalent accuracy. Therefore, we apply the AdaBoost algorithm, one of the ensemble learning methods used in ANNs, to SNNs. However, there are few examples of the AdaBoost applied to SNNs and exploiting the advantages of the features of SNNs. In this study, we numerically examined how the training time and accuracy are affected in image classification by adding weights to each data in the AdaBoost as the input time of the data to the SNN. |
| キーワード(和) | スパイキングニューラルネットワーク（SNN） / AdaBoost |
| キーワード(英) | Spiking Neural Network(SNN) / AdaBoost |
| 資料番号 | NC2022-34 |
| 発行日 | 2022-09-22 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2022/9/29(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain Architecture, NC, ME |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 堀 潤一(新潟大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Junichi Hori(Niigata Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 吉田 久(近畿大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 奥野 竜平(摂南大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Ryuhei Okuno(Setsunan Univ) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 湯田 恵美(東北大) / 金子 美樹(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Emi Yuda(Tohoku Univ) / Miki Kaneko(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スパイキングニューラルネットワークへのAdaBoostの適用と工夫 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of AdaBoost algorithm for spiking neural networks |
| 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（SNN） / Spiking Neural Network(SNN) |
| キーワード(2)（和/英） | AdaBoost / AdaBoost |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 川口 雅也 / Masaya Kawaguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大久保 潤 / Jun Ohkubo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-09-29 |
| 資料番号 | NC2022-34 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NC-195 |
| ページ範囲 | pp.6-10(NC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-09-22 (NC) |