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一般化非同期デジタルスパイクニューワンモデルの興奮特性Field programmable neuron array:の構築に向けて

机译:建立现场可编程神经元阵列:广义异步数字峰值新模型的激励特性

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摘要

A digital spiking neuron is a wired system of shift registers and it can exhibit various nonlinear dynamics of real neurons. In this paper, we present a new generalized digital spiking neuron model. Using a return map, it is show that the model can exhibit more various neuron-like bifurcation phenomena and responses.%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.本稿では既存のデジタルスパイクニューロンを一般化した新たなモデルを提案する.またリターンマップを用いて,このモデルがニューロンモデルとしてより様々な分岐現象や応答特性を再現できること示す.
机译:数字尖峰神经元是移位寄存器的有线系统,它可以表现出真实神经元的各种非线性动力学特性。本文提出了一种新的广义数字尖峰神经元模型,利用返回图表明该模型可以展现出更多的动态神经元模型。各种类似神经元的分叉现象和响应。%数字尖峰神经元是移位寄存器的耦合系统,可以重现神经元的各种非线性动力学。在本文中,我们提出了一个新模型,该模型可以概括现有的数字尖峰神经元。我们还表明,该模型可以使用返回图将各种分支现象和响应特征作为神经元模型进行重现。

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