@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00215041,
 author = {荒木, 裕史 and 服部, 元信},
 book = {第83回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {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.},
 pages = {483--484},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}