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本研究では、ニューロサイエンスで解明された新しい脳情報処理機能を人工ニューラルネットワークに応用したときの自律性について調査を行う。近年、認知過程において、ニューロン群の発火パターンが多角形構造を示すことが明らかにされてきている。そこで、我々は、進振動子ニューロンモデルを多角形状に結合した場合の調査を行う。
次に、ニューラルネットワークの回路化にむけた取り組みとして、ニューロンモデルを1次元写像に置き換えたシステムを考える。さらに、提案するニューラルネットワークの回路実装を行う。回路に実現することで、より高速に膨大なデータを処理することが可能となり、さまざまな応用が期待される。
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