| 講演名 | 2015-12-19 SpikePropにおいて余分なスパイクを抑制する学習法 松本 崇(三重大), 高瀬 治彦(三重大), 川中 普晴(三重大), 鶴岡 信治(三重大), |
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| 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．本稿ではこの中で副結合数に着目し，副結合数への学習性能の依存を解消することを目的とする．これに対し学習中に不要なスパイクを逐次判定し，それを伝搬する結合の荷重を抑制する手法を提案した．また，簡単な実験により，初期副結合数への学習性能の依存性が解消できたことを確認した． |
| 抄録(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 number of sub-connections. And, we proposed the method that suppress unnecessary sub-connections during its training according to spike timing. By some simple experiments, we show the effectiveness of our method. |
| 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 |
| キーワード(英) | Spiking Neural Network / SpikeProp / Time Series Imformation Processing / Learning Algorithm |
| 資料番号 | NC2015-53 |
| 発行日 | 2015-12-12 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2015/12/19(から1日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 小林 哲生(京大) / 斎藤 利通(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuo Kobayashi(Kyoto Univ.) / Toshimichi Saito(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福岡 豊(工学院大) / 佐藤 茂雄(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Yutaka Fukuoka(Kogakuin Univ.) / Shigeo Sato(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田脳研) / 田中 久弥(工学院大) / 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(akita noken) / Hisaya Tanaka(Kogakuin Univ.) / Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 笈田 武範(京大) / 堀江 亮太(芝浦工大) / 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takenori Oida(Kyoto Univ.) / Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) |
| 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） | 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） | 不要な副結合抑制に関する検討 |
| タイトル（英） | A Learning Method for Extended SpikeProp without Redundant Spikes |
| サブタイトル（和） | A Discussion on Methods to Suppress Redundant Connections |
| 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 Imformation Processing |
| キーワード(4)（和/英） | 学習法 / Learning Algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松本 崇 / Takashi Matsumoto |
| 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） | 高瀬 治彦 / Haruhiko Takase |
| 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） | 川中 普晴 / Hiroharu Kawanaka |
| 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） | 鶴岡 信治 / Shinji Tsuruoka |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 三重大学(略称：三重大) Mie University(略称：Mie Univ.) |
| 発表年月日 | 2015-12-19 |
| 資料番号 | NC2015-53 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NC-384 |
| ページ範囲 | pp.43-48(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-12-12 (NC) |