神経回路網を基にしたスパイク列による複合通信に関する研究

基于神经网络的尖峰序列复杂通信研究

基本信息

批准号：
12750315
负责人：
市瀬夏洋
金额：
$ 0.96万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

项目摘要

コインシデンス・ディテクタをニューロンとして用いたニューラルネットワークによって、単一伝送路に対して複数のスパイク列を重畳し伝送するようなスパイク通信システムを提案し、そのシミュレーションによる特性解析を行った。伝送路を介して送る情報源のスパイク列は、そのスパイク間隔列に情報が含まれていると仮定した。本研究では、情報源のスパイク列における単一のスパイクそれぞれに、識別を可能とするような幾つかのスパイクを加えてコードとする方法を用いた。受容側のデコーダにおいて、識別キーとして用いたスパイクに応答するようなネットワークを構成し、それぞれの情報源のみのスパイク列を復号するシステムを提案した。提案システムの特性を解析するために、複合通信の状態における単一のエンコーダ・デコーダ対での伝送誤り率に関してシミュレーションを行った。結果として、コインシデンス・ディテクタの一致検出時間精度程度の絶対不応期を有するニューロンを用いた方が、有さない場合よりも性能が高いことがわかった。また、伝送過程におけるスパイク列の変調を議論するために、2本のスパイク列の相互関係を決定論的判別を用いて解析する手法を提案した。伝送過程のすべてを一つの決定論的な力学系であると仮定すると、2本のスパイク列がその伝送過程を経たものである場合、列間の依存関係には決定論性が生じる。そこで、決定論性を抽出する手法であるサロゲートデータ法を拡張し、2本のスパイク列間の決定論的依存関係を抽出する方法を開発した。力学モデルを用いてシミュレーションした結果、独立システムからの観測であるか、あるいは同一システムからの観測であるかを本手法を用いて判別することが可能であることを示した。

我们提出了一种尖峰通信系统，其中多个尖峰序列叠加并使用使用重合检测器作为神经元的神经网络在单个传输路径上传输，并通过仿真分析了其特性。假设通过传输路径发送的信息源的尖峰序列在其尖峰间隔序列中包含信息。在本研究中，我们使用了一种方法，通过添加几个能够识别的尖峰来对信息源的尖峰序列中的每个单个尖峰进行编码。我们提出了一种系统，其中接收解码器配置一个网络，该网络响应用作识别密钥的尖峰，并仅解码来自每个信息源的尖峰序列。为了分析所提出系统的特性，我们对复杂通信条件下单个编码器-解码器对的传输错误率进行了仿真。结果发现，使用具有与重合检测器的重合检测时间的精度相当的绝对不应期的神经元比使用不具有绝对不应期的神经元具有更高的性能。此外，为了讨论传输过程中尖峰序列的调制，我们提出了一种使用确定性判别分析两个尖峰序列之间相互关系的方法。假设整个传输过程是一个确定性的动力系统，如果两个尖峰序列经历了该传输过程，则序列之间的依赖性将是确定性的。因此，我们扩展了代理数据方法，这是一种提取确定性的方法，并开发了一种提取两个尖峰序列之间的确定性依赖性的方法。使用动态模型进行模拟的结果表明，可以使用这种方法来确定观测结果是来自独立系统还是来自同一系统。