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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-25 14:50 カオス応答を示すIzhikevichニューロンの発火率を用いた共通入力の再構成 ○野村亮太（早大）・藤原寛太郎（東大）・池口 徹（東京理科大）  NLP2022-77 |
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| 抄録 | （和） | 従来，入出力のリカレンスプロットが互いに類似していることを利用して，共通入力を再構成する手法が提案されている．しかし，カオス応答を示すニューロンを用いた場合には，再構成の精度は高くなった．本研究では，ニューロンにダイナミカル・ノイズを印加することが，再構成の精度に与える影響を検討した．ノイズがない場合にはRMSE=.30程度であったが，大きなノイズを印加した場合には，RMSEは0.09程度まで低下した．この結果は，リカレンスプロットを用いた再構成手法が確率的ノイズの影響を受けるニューロンにも適用できることを示唆する． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 共通入力再構成 / リカレンスプロット / カオス / ノイズ / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 280, NLP2022-77, pp. 91-96, 2022年11月. | |
| 資料番号 | NLP2022-77 | |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) | |
| 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 | NLP2022-77 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2022-11-24 - 2022-11-25 |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-11-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | カオス応答を示すIzhikevichニューロンの発火率を用いた共通入力の再構成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reconstructing Common Inputs using Firing Rates of Izhikevich Neuron Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 共通入力再構成 / |
| キーワード(2)（和/英） | リカレンスプロット / |
| キーワード(3)（和/英） | カオス / |
| キーワード(4)（和/英） | ノイズ / |
| 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） | 野村 亮太 / Ryota Nomura / ノムラ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤原 寛太郎 / Kantaro Fujiwara / フジワラ カンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. Science) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-25 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2022-77 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
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