| 研究概要 |
本研究は,脳の神経回路網の情報処理原理,特に,記憶・学習などについての解明を目的としており,電子回路によってハードウェアカオスニューラルネットワークを構築し,脳の情報処理解明へ向けアプローチするものである。本年度は,以下のテーマについて検討を行った。(1)能動的樹状突起モデルの開発,(2)ニューラルネットワーク,その結果,(1)能動的樹状突起モデルをハードウェアにて提案し(雑誌論文1番目),(1)細胞体同様パルスを発生する。(2)樹状突起,細胞体のどちらに刺激を加えた場合でも,細胞体が先に発火する。(3)刺激が加わっている間,細胞体の出力波形は減衰せず,発火し続けても,樹状突起では,1番目のパルスが保持されることと2番目以降は徐々に減衰し,減衰は細胞体から遠ざかるに従い大きくなる。(4)空間的加算特性を有する。(5)時間的加算特性において非線形特性を有する。以上のことを明らかにした(雑誌論文2番目)。
(2)我々が提案するパルス形カオスニューロンモデルを用いて環状ニューラルネットワークを構成し,短期記憶回路に用いる時系列パターン識別モデルヘ応用可能であることを明らかにし,国際会議で発表した。現在,論文投稿準備中である。
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