| 講演名 | 2010-10-28 デジタル写像を用いたスパイク列の学習について 小川 貴史, 斎藤 利通, |
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| 抄録(和) | 本論文は我々が提案してきたデジタルスパイクマップの改善とスパイク列学習アルゴリズムを提案する。デジタルスパイクマップは離散的で、リング構造の粒子で特徴づけられる。学習アルゴリズムは、自己組織化写像や適応共鳴理論の学習を参考にしており、教師信号によって、粒子は近傍関係を持って自己組織化的に更新することや粒子のリング構造を成長させることで、マップがスパイク列を近似できるものである。また、基本的な数値実験を行い、アルゴリズムの効果を確かめた。 |
| 抄録(英) | This paper presents a novel version of digital-spike-maps and its learning algorithm of spike-trains. The map is defined on lattice points and is characterized by particles in ring topology. The learning algorithm refers to self-organizing-maps and Adaptive-Resonance-Theory-map: depending on teacher signals, each particle can update with its neighbors, particles-ring can grow and the map can approximate an objective spike-trains. Performing basic numerical simulation, the algorithm efficiency is confirmed. |
| キーワード(和) | スパイク列 / 学習 / 自己組織化 |
| キーワード(英) | Spike-trains / Learning / Self-organizing |
| 資料番号 | NLP2010-89 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2010/10/21(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | デジタル写像を用いたスパイク列の学習について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning of Spike-trains by digital maps |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイク列 / Spike-trains |
| キーワード(2)（和/英） | 学習 / Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 自己組織化 / Self-organizing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小川 貴史 / Takashi OGAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学工学研究科電気工学専攻 Department of Electrical and Electronics Engineering, Hosei University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 斎藤 利通 / Toshimichi SAITO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学工学研究科電気工学専攻 Department of Electrical and Electronics Engineering, Hosei University |
| 発表年月日 | 2010-10-28 |
| 資料番号 | NLP2010-89 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 255 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |