精緻な時空間スパイク列の自己組織化学習と想起 Self-Organization and Association for Fine Spatio-Temporal Spike Sequences

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著者

    • 雨森 賢一 AMEMORI Kenichi
    • 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
    • 石井 信 ISHII Shin
    • 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology

抄録

In this paper, we discuss unsupervised learning for a temporally precise sequence. A network of leaky integrate-and-fire neurons is able to learn a fine spatio-temporal pattern, when the neurons are provided many excitatory random inputs. This unsupervised learning is achieved by selecting appropriate connections in the network. After learning, the trained network works as an associative memory with high temporal precision. Namely, it distinguishes the training sequence through filtering the disarranged sequence according to its correlation value with the training sequence.

収録刊行物

  • システム制御情報学会論文誌  

    システム制御情報学会論文誌 13(7), 308-317, 2000-07-15 

    一般社団法人 システム制御情報学会

参考文献:  32件

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被引用文献:  1件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10004473198
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1013280X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13425668
  • NDL 記事登録ID
    5407864
  • NDL 雑誌分類
    ZM11(科学技術--科学技術一般--制御工学)
  • NDL 請求記号
    Z14-195
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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