追学習の機構を備えたSpiking Hopfield Networkの提案

摘要

本研究ではSASAKIらのモデルを発展させ、スパイクニューロンを使用したホップフィールドネットワークに入力層を付加し、追学習の機構を備えたモデルを提案する。入力層を加えることにより外部から入力刺激を与えることができる。このことにより、ネットワークがどのようなパターンの想起のふるまいを見せるかを解析する。提案モデルは入力刺激を変化させることで想起パターンを推移させることができる。ノイズのある入力刺激を行っても正常な刺激が補完することにより正しいパターンを想起する。加えて、記憶しているパターンと未知のパターンを区別し、ニューロン間の重みを更新することにより、未知パターンを学習する追学習の機構を提案する。