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アイテム
スパイキングニューラルネットワークのための適応型重み減衰を取り入れた教師ありSTDP学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215041
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2150418cfec55e-670c-4552-ba09-28ca435ab445
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-4R-05.pdf (1.2 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | スパイキングニューラルネットワークのための適応型重み減衰を取り入れた教師ありSTDP学習 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山梨大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山梨大 | ||||||||||
| 著者名 |
荒木, 裕史
× 荒木, 裕史
× 服部, 元信
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，人工知能分野においてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)と呼ばれる，新たなニューラルネットワークモデルの研究が盛んになってきている．SNNは脳神経活動を精緻に模倣したモデルであり，工学的研究に留まらず，神経科学分野などにおいても重宝されているモデルである．現存のSNNモデルは特定タスクのおいて優れた性能を獲得できているが，学習の効率性面で改善の余地がある．本研究では，SNNのための効率性を重視した新たな教師あり学習法を提案する．本提案手法により，小さなモデルであっても優れた性能を獲得できるだけでなく，学習の順序を考慮しない，即ち破局的忘却が生じないモデルの構築を可能とする． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 483-484, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
