| 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。今回,以下のテーマについて検討を行った。1.細胞体,軸索モデルの開発,2.シナプス,樹状突起モデルの開発,3.ニューラルネットワーク
その結果,
1(1)パルス形ハードウェアニューロンモデルをもとに,軸索モデルを提案した(図書1番目)。
(2)聴覚系で見られる発火現象を再現できる汎用形ニューロンモデルを提案した(雑誌論文2番目)。
(3)パルス形ハードウェアニューロンモデルのIC化を,VDECを通して行い,実用範囲内のばらつきで動作することを確認した。
2(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4番目),その非線形特性を明らかにした(雑誌論文5番目)。
(2)可塑シナプスのためのΛ字形負性抵抗素子を用いた多値メモリセルを提案した(雑誌論文6番目)。
3(1)聴覚の基底膜をモデル化し,ネオコグニトロン形のニューラルネットワークを構成し,特徴抽出可能であることを明らかにした(雑誌論文1番目)。
(2)ニューラルネットワークに適したモデルとして数理モデルの検討を行い,バーストやカオス発火現象が得られる新たな数理モデルを提案した(雑誌論文3番目)。
(3)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へ応用可能であることを明らかにした(雑誌論文7番目)。
(4)興奮抑制ニューロン対回路を,相互興奮結合と相互抑制結合させ,同期パターンについて検討を行い,国際会議等で発表した。
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