ディジタルパルスニューロン回路とその結合系の現象解析と情報処理への応用

数字脉冲神经元电路及其耦合系统的现象分析及其在信息处理中的应用

基本信息

批准号：
17700246
负责人：
鳥飼弘幸
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Hosei University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

生物の神経細胞のモデルとして様々なアナログ微分・差分方程式が提案されているが、本研究ではそれらのモデルの中で比較的簡素なモデルからヒントを得た、新しいデジタル回路(デジタルスパイクニューロン、以下DSNと略す)を提案した。DSNは複数のシフトレジスタの結合系として実装可能であり、それらのレジスタの間を結ぶ結線のパターンがDSNの動作を決定する重要なパラメータである。すなわちDSNは、結線パターンに応じて様々なスパイク間間隔(ISI)を持つスパイク列を発生できる。本研究ではDSNの結線パターンと出力スパイク列の基本的な特性(例えば、初期値に依存して共存する周期的スパイク列の数、周期的スパイク列の周期等)の関係を明らかにした。また、スパイク位置変調に基づいたスパイク列の2値符号化を考察した。同符号化により「DSNがどの程度の種類のデジタル情報をスパイク列に符号化することが出来るか?」というDSNについての所謂パルス符号化能力を解析した。その結果、DSNは結線パターンに応じて様々な種類の符号の集合をスパイク列の集合に写像する機能を有する事を示した。また、DSNのパルス結合ネットワークを提案しその特徴的な同期現象を考察した。例えば同ネットワークは同期現象に基づいて、多重化された複数のスパイク列を分離する機能を有する。その様な同期現象の工学的応用例として、スパイク列に基づく多重化通信を考察した。またそして同ネットワークをハードウェア記述言語で設計し、その動作を確認した。

各种模拟微分/差分方程已被提出作为生物神经元的模型，但在本研究中，我们开发了一种新的数字电路（数字尖峰神经元，以下简称数字尖峰神经元），其灵感来自于其中一个相对简单的模型模型（缩写为 DSN）。 DSN可以实现为多个移位寄存器的组合系统，这些寄存器之间的连接模式是决定DSN操作的重要参数。也就是说，DSN 可以根据接线模式生成具有各种尖峰间间隔 (ISI) 的尖峰序列。在本研究中，我们阐明了DSN连接模式与输出尖峰序列的基本特征之间的关系（例如，共存的周期性尖峰序列的数量取决于初始值、周期性尖峰序列的周期等）。我们还考虑了基于尖峰位置调制的尖峰序列的二进制编码。使用这种编码，我们分析了 DSN 所谓的脉冲编码能力，问道：“DSN 可以将多少种类型的数字信息编码成脉冲串？”结果表明，DSN 能够根据连接模式将各种类型的代码集映射到尖峰训练集。我们还提出了 DSN 脉冲耦合网络并讨论了其特征同步现象。例如，网络能够根据同步现象分离复用尖峰序列。作为这种同步现象的工程应用的一个例子，我们考虑了基于尖峰序列的复用通信。我们还使用硬件描述语言设计了相同的网络并确认了其运行。