文章基本信息
- 标题：SpikePropにおける応答関数と学習法の見直しによる連続入力パターンに対する応答の改善
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- 作者：小野田 憲悟 ; 小野田 憲悟 ; 高瀬 治彦 等
- 期刊名称：知能と情報
- 印刷版ISSN：1347-7986
- 电子版ISSN：1881-7203
- 出版年度：2019
- 卷号：31
- 期号：1
- 页码：613-616
- DOI：10.3156/jsoft.31.1_613
- 出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
- 摘要：
本研究では，スパイキングニューラルネットワークの一種であるSpikePropにおいて，連続入力パターンに対する応答を改善することを目的とする．これに対し，ネットワークの構造についてはスパイク応答関数を変更することを，学習法については組み合わせパターン学習法を提案した．これらを併用することで，連続入力パターンに対する応答を改善した．具体的には，従来手法で正しく応答できなかった場合について，70%以上所望の応答が得られるよう改善できた．
- 关键词：ニューラルネットワーク;スパイキングニューラルネットワーク;時系列情報処理;neural network;spiking neural network;time series information processing
