| 研究概要 |
本研究は,脳の神経回路網の機能を実現するための情報処理原理,すなわち神経系の情報コーディングを解明し,情報コーディング処理デバイスを開発し,その情報処理原理に基づくハードウェア情報処理システムを実際に製作することを目的としている。本年度は,本研究の成果のまとめとして,以下のテーマの成果を発表した。1.ニューロンレベルでのニューラルコーディングの解明。2.ニューロンモデルの開発,および,3.時系列パターン認識のためのニューラルネットワーク。
その結果,
1.(1)CMOSプロセスに適したシナプス回路を提案し,国内の研究会,国際会議にて発表を行なった(論文投稿予定)。
(2)樹状突起モデルを提案し,逆伝搬特性と空間的加算特性について,国内の研究会,国際会議にて発表を行なった(論文投稿予定)。
(3)回帰型ニューラルネットワークを構成し,時空間情報が統合,維持すること,および,一方向伝搬の回帰型ニューラルネットワークで短期記憶を持つことができることを明らかにした。
2.(1)ニューラルネットワークに適したパルス形ハードウェアニューロンモデルをIC化し,その成果を国内外に発表した(雑誌論文1〜4番目,図書1番目)。
3.(1)時系列識別のためのニューラルネットワークモデルを使用し,画像認識等の応用について検討を行い,国内の研究会,国際会議にて発表を行なった(論文投稿予定)。
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