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スパイキングニューラルネットにおけるマルチスパイク誤差逆伝搬学習法
○井上大輔,服部元信(山梨大)
本論文では,Bohteらが提案した階層型スパイキングニューラルネットにおける誤差逆伝搬学習法Spikepropをマルチスパイクに対応させた学習手法を提案する.
Spikepropでは,中間層での最初の発火しか考慮されておらず,全ての中間ニューロンが発火するまでの範囲の問題しか扱えないという問題がある.
そこで,本手法では中間層に不応期を適用したマルチスパイクニューロンを用い,マルチスパイクに対応した学習アルゴリズムを提案する.
また,クラス分類問題を用いて,従来手法に比べてパターン分離性能が向上することを示す.