| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-29 10:50 スパイキングニューラルネットワークへのAdaBoostの適用と工夫 ○川口雅也・大久保 潤（埼玉大）  NC2022-34 |
|
| 抄録 | （和） | 近年広く使われているニューラルネットワーク（ANN）とは異なり，活動電位（スパイク）による情報処理をおこなう生物学的妥当性の高いモデルとしてスパイキングニューラルネットワーク（SNN）が注目されている．画像処理や音声処理の分野でANNに近い性能が得られているが，完全に同等の精度は得られていない．そこでANNで用いられているアンサンブル学習手法の一つであるAdaBoostをSNNに適用する．しかし，SNNにAdaBoostを適用した例は少なく，SNNであることの利点を活かせているものはあまり存在しない．本研究ではAdaBoostにおいてデータごとの重みをデータのSNNへの入力時間として付加することで，画像分類において，どのように学習時間と精度に影響を及ぼすか数値的に調査した． |
| （英） | Unlike artificial neural networks (ANNs), which have been widely used recently, spiking neural networks (SNNs) have attracted attention as a biological plausible model for information processing with spikes. SNNs have achieved performance close to ANNs in image and speech processing, but not perfectly equivalent accuracy. Therefore, we apply the AdaBoost algorithm, one of the ensemble learning methods used in ANNs, to SNNs. However, there are few examples of the AdaBoost applied to SNNs and exploiting the advantages of the features of SNNs. In this study, we numerically examined how the training time and accuracy are affected in image classification by adding weights to each data in the AdaBoost as the input time of the data to the SNN. | |
| キーワード | （和） | スパイキングニューラルネットワーク（SNN） / AdaBoost / / / / / / |
| （英） | Spiking Neural Network(SNN) / AdaBoost / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 195, NC2022-34, pp. 6-10, 2022年9月. | |
| 資料番号 | NC2022-34 | |
| 発行日 | 2022-09-22 (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 | NC2022-34 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2022-09-29 - 2022-09-30 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain Architecture, NC, ME |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2022-09-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパイキングニューラルネットワークへのAdaBoostの適用と工夫 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of AdaBoost algorithm for spiking neural networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイキングニューラルネットワーク（SNN） / Spiking Neural Network(SNN) |
| キーワード(2)（和/英） | AdaBoost / AdaBoost |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川口 雅也 / Masaya Kawaguchi / カワグチ マサヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大久保 潤 / Jun Ohkubo / オオクボ ジュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-29 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2022-34 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.195 |
| ページ範囲 | pp.6-10 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-09-22 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]