講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-10-12 11:20
SOMに基づくデジタルスパイクマップの合成 ○澤野悠哉・斎藤利通(法政大) MBE2019-42 NC2019-33 |
抄録 |
(和) |
デジタルスパイクマップ(Dmap) は点の集合上で定義されるデジタル力学系である.Dmap の定常状態は
必ず周期軌道となり,初期値やパラメータに依存して様々な周期軌道を生成することが出来る.Dmap はセルオート
マトン,デジタルスパイキングニューロン,動的バイナリーニューラルネットワークなど様々な非線形システムと関
連している.これらの工学的応用例としては,デジタル通信やスイッチング回路の制御などがあげられる.本論文で
は,Dmap を構成するために自己組織化写像(SOM) に基づいた学習アルゴリズムを提案する.入力信号が与えられる
と,それに最も近い点が更新され,更新された点の近傍の点も補間によって変化する.全ての入力信号を学習後,得
られたマップを量子化してDmap が得られる.入力信号の典型的例題として,分岐ニューロンから生成されるカオス
的信号を用いる.生成されたDmap による現象を解析するために2 つの特徴量を導入する.1 つ目の特徴量は,全初
期値に対する周期点の割合であり,定常状態の豊富さを特徴づけるものである.2 つ目の特徴量は,全初期値に対す
る周期軌道の割合であり,周期軌道の豊富さを特徴づけるものである.この2 つの特徴量を用いて,Dmap の現象を
解析する.Dmap を解析することは,デジタル力学系の非線形現象を解析するための基礎となり,その現象の工学的
応用にも貢献すると思われる. |
(英) |
A digital spike map (Dmap) is a simple digital dynamical system defined on a set of points. The
steady state of the Dmap must be a periodic orbit. Depending on parameters and initial conditions, the Dmap
can generate various periodic orbits. The Dmap is related to various nonlinear systems such as cellular automata,
digital spiking neurons, and dynamic binary neural networks. The applications include digital communications and
switching circuit control. In this paper, in order to construct a Dmap, we present a learning algorithm based on
the self-organizing feature map (SOM). As an input signal is applied, the learning algorithm updates the closest
element of the map and its neighbors by interpolation. Quantizing the map after the learning, we obtain a Dmap.
As a typical example of input signal, a chaotic signal generated from the bifurcating neuron is used. In order to
analyze the dynamics of the Dmap, we introduce two feature quantities. The first quantity characterizes the ratio
of periodic points. The second quantity characterizes the ratio of periodic orbits. Using the two feature quantities,
we analyze the behavior of typical Dmaps. The results provide basic information for analysis of nonlinear digital
dynamical systems and its engineering applications. |
キーワード |
(和) |
デジタル力学系 / 周期軌道 / 安定性 / / / / / |
(英) |
digital dynamical systems / periodic orbits / stability / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 225, NC2019-33, pp. 65-65, 2019年10月. |
資料番号 |
NC2019-33 |
発行日 |
2019-10-04 (MBE, NC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
MBE2019-42 NC2019-33 |
研究会情報 |
研究会 |
MBE NC |
開催期間 |
2019-10-11 - 2019-10-12 |
開催地(和) |
東北大学 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
BCI/BMIとその周辺,ME,一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NC |
会議コード |
2019-10-MBE-NC |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
SOMに基づくデジタルスパイクマップの合成 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Composition of the digital spike maps based on SOM |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
デジタル力学系 / digital dynamical systems |
キーワード(2)(和/英) |
周期軌道 / periodic orbits |
キーワード(3)(和/英) |
安定性 / stability |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
澤野 悠哉 / Yuya Sawano / サワノ ユウヤ |
第1著者 所属(和/英) |
法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: HU) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
斎藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ |
第2著者 所属(和/英) |
法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: HU) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-10-12 11:20:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NC |
資料番号 |
MBE2019-42, NC2019-33 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.224(MBE), no.225(NC) |
ページ範囲 |
p.65 |
ページ数 |
1 |
発行日 |
2019-10-04 (MBE, NC) |
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