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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NLP | 2014-01-22 11:40 |
北海道 | ニセコパークホテル | Analysis of a Dendritic Network Based on an Asynchronous Cellular Automaton ○Naoki Shimada（Osaka Univ.）・Hiroyuki Torikai（Kyouto Sangyo Univ.）  NLP2013-151 |
ニューロンは大きく細胞体，樹状突起，軸索の三つに分けられる．本稿では，ダイナミクスが非同期セルオートマトンで記述されるマ... [more] | NLP2013-151 pp.117-122 |
| NLP | 2013-03-15 13:20 |
千葉 | 千葉大学 西千葉キャンパス | 非同期セルオートマトンに基づいたMulti-Compartment神経細胞モデル ○島田直季・鳥飼弘幸（阪大） NLP2012-168 |
非同期セルオートマトンに基づいたニューロンモデルの一つとして， 共鳴発火型離散状態ニューロン（RDN）が提案されている... [more] |
NLP2012-168 pp.127-132 |
| NC, NLP (共催) |
2011-01-25 13:20 |
北海道 | 北大 百年記念館 | 一般化非同期デジタルスパイクニューロンモデルの興奮特性 ～ Field programmable neuron arrayの構築に向けて ～ ○松原 崇・鳥飼弘幸（阪大） NLP2010-147 NC2010-111 |
デジタルスパイクニューロンはシフトレジスタの結合系であり，ニューロンの様々な非線形ダイナミクスの再現できる．本稿では既存... [more] | NLP2010-147 NC2010-111 pp.129-134 |
| NLP | 2010-10-28 14:50 |
大阪 | 大阪大学豊中キャンパス待兼山会館 | 共鳴発火型離散状態ニューロンの学習則構築のための基礎解析 ○日紫喜徹也・鳥飼弘幸（阪大） NLP2010-88 |
共鳴発火型離散状態ニューロンモデルはシフトレジスタの結合系からなり，そのため回路実装やオンチップ学習に適しているモデルで... [more] | NLP2010-88 pp.41-46 |
| NC, MBE (併催) |
2010-03-10 11:05 |
東京 | 玉川大学 | 小脳スパイクニューロンネットワークモデルの改良と運動学習再現シミュレーション 小林誠一（中部大）・○稲垣圭一郎（理研）・平田 豊（中部大） NC2009-120 |
生体が有する運動学習機能は, 加齢や怪我などに伴う筋特性の変化に適応して精緻な運動を実現する. これまでに小脳の破壊や薬... [more] | NC2009-120 pp.191-196 |
| NLP | 2009-11-13 11:25 |
鹿児島 | 屋久島環境文化村センター | 離散状態スパイクニューロンモデルによる未知ニューロンの近似について ～ 神経補綴への一つのアプローチ ～ ○橋本 昇・鳥飼弘幸（阪大） NLP2009-104 |
離散状態ニューロンモデルであるハイブリッドスパイクニューロンを紹介する． 同ニューロンはシフトレジスタの結合系であり，... [more] |
NLP2009-104 pp.127-132 |
| NC, NLP (共催) |
2009-07-14 15:45 |
奈良 | 奈良先端大 | スパイクニューロンモデルを用いた自己組織化の基本特性 ○木下 開・鳥飼弘幸（阪大） NLP2009-43 NC2009-36 |
本報告では，共振発火型のスパイクニューロンモデルを提案し，リターンマップを用いて周期入力に対する応答を解析する． また... [more] |
NLP2009-43 NC2009-36 pp.157-162 |
| NLP | 2009-03-10 13:25 |
京都 | キャンパスプラザ京都 | デジタルスパイクニューロンの基本特性の解析と実装について ○デトゥロン ロベルト・鳥飼弘幸（阪大） NLP2008-156 |
デジタルスパイクニューロン(DSN)はシフトレジスタの結合系であり，レジスタ間の結合を繋ぎかえることによって特性を変化さ... [more] | NLP2008-156 pp.31-36 |
| NLP | 2009-02-28 14:40 |
神奈川 | 法政大学梶野町校舎西館W203教室 | 共鳴発火型デジタルスパイクニューロンとその解析について ○日紫喜徹也・鳥飼弘幸（阪大） NLP2008-144 |
本稿では，共鳴発火型のデジタルスパイクニューロン(DSN)モデルを提案する． このモデルは外部入力をもち，非自律的な発... [more] |
NLP2008-144 pp.71-76 |
| CAS, NLP (共催) |
2009-01-23 09:40 |
宮崎 | ホテルマリックス（宮崎） | デジタルスパイクニューロンが生成するIRSの相関特性について ○平田 昂・鳥飼弘幸（阪大） CAS2008-86 NLP2008-116 |
近年，インパルス符号によるUltra Wideband無線通信の研究が盛んに行われている． UWB技術による通信では複... [more] |
CAS2008-86 NLP2008-116 pp.125-129 |
| NC | 2008-11-08 14:15 |
佐賀 | 佐賀大学 | ハイブリッドスパイクニューロンの応答特性と学習について ○橋本 昇・鳥飼弘幸（阪大） NC2008-69 |
本論文では，我々はハイブリッドスパイクニューロンを提案する． ハイブリッドスパイクニューロンは様々な分岐現象やスパイク... [more] |
NC2008-69 pp.61-65 |
| NLP | 2008-03-28 15:20 |
兵庫 | 神戸大学 | デジタルスパイクニューロンの学習とそのハードウェア化 ○橋本 昇・鳥飼弘幸（阪大） NLP2007-177 |
デジタルスパイクニューロン(DSN)はシフトレジスタの結合系であり, レジスタ間の結合を繋ぎかえることによって特性を変化... [more] | NLP2007-177 pp.61-66 |
| NC | 2007-11-18 14:50 |
佐賀 | 佐賀大学 | デジタルスパイクニューロンの学習則構築のための基本解析 ○鳥飼弘幸（阪大） NC2007-60 |
デジタルスパイクニューロンはシフトレジスタの結合系であり，スパイクニューロンモデルの様な振る舞いをする． レジスタ間の... [more] |
NC2007-60 pp.31-36 |
| NLP | 2007-04-25 12:30 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | デジタルスパイクニューロンとそのスパイク列近似能力について ○鳥飼弘幸（阪大）・斎藤利通（法政大） NLP2007-1 |
デジタルスパイクニューロン (DSN) はシフトレジスタで構成され、様々なスパイク間間隔を有するスパイク列を発生できる。... [more] | NLP2007-1 pp.1-6 |
| NLP | 2007-01-17 11:45 |
香川 | 香川県高松市 サンポートホール高松 | デジタルスパイクニューロンの学習によるスパイク列の近似について ○舟生篤郎・鳥飼弘幸・斎藤利通（法政大） |
デジタルスパイクニューロン(DSN)は様々なスパイク間間隔(ISI)系列を持つスパイク列を発生できる。 DSNはシフト... [more] |
NLP2006-115 pp.25-30 |
| NLP | 2006-11-13 12:30 |
岡山 | 岡山県立大学 | ディジタルスパイキングニューロンに基づくUWB用符号生成へのアプローチ ○加部孝洋・鳥飼弘幸・斎藤利通（法政大） |
本稿ではディジタルスパイクニューロンを用いたパルス結合ネットワークとその基本的な動作について考察する。このニューロンは2... [more] | NLP2006-65 pp.1-5 |
| NC | 2006-11-11 14:40 |
佐賀 | 佐賀大学 | デジタルスパイクニューロンの学習アルゴリズム構築へのアプローチ ○鳥飼弘幸・斎藤利通（法政大） |
デジタルスパイクニューロン(DSN)は様々なスパイク間間隔(ISI)系列を有するスパイク列を発生できる。 DSNはシフ... [more] |
NC2006-69 pp.41-46 |
| NC | 2006-06-16 11:40 |
沖縄 | OIST | デジタルスパイクニューロンの基本的な学習について ○鳥飼弘幸・斎藤利通（法政大） |
デジタルスパイクニューロン(DSN)は離散時間と離散状態を有する系であり、様々なスパイク間隔からなるスパイク列を発生する... [more] | NC2006-29 pp.41-46 |
| NC | 2006-03-16 16:25 |
東京 | 玉川大学 | デジタルスパイクニューロンの様々なスパイク間隔特性について ○鳥飼弘幸・清水義明・斎藤利通（法政大） |
デジタルスパイクニューロンは様々なスパイク間隔からなるスパイク列を発生できる。 同ニューロンは複数の共存する周期スパイ... [more] |
NC2005-149 pp.145-150 |
| NLP | 2006-01-24 14:00 |
徳島 | 四国大学 | デジタルスパイクニューロンが発生する様々なスパイク列の基本特性について ○清水義明・鳥飼弘幸・斎藤利通（法政大） |
デジタルスパイクニューロン(DSN)は離散時間と離散状態を有する超離散系である。 DSNは様々なスパイク間隔からなる周... [more] |
NLP2005-112 pp.81-86 |
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