SpikePropにおいて余分なスパイクを抑制する学習法：時間遅れに着目した一検討

摘要

Booijらにより提案されたSpikePropは，複数の出力スパイクの時刻を学習できるスパイキングニューラルネットワークである．しかし，出力スパイクの数を学習できないためこれを時系列パターン処理に用いるのには難がある．我々はこれまでにSpikePropにおいて出力スパイクの時刻だけでなくその数も学習する手法として調整Weight Decay法を提案してきた．しかし，この手法は初期のネットワーク構造（中間層ユニット数·時間遅れ·副結合数）に学習性能が大きく依存している問題があった．本稿ではこの中で時間遅れに着目し，その最大値への学習性能の依存を解消することが目的である．これに対し不要な時間遅れを学習中に逐次判定し，そのような時間遅れを持つ結合を削除する手法を提案した．また，簡単な実験により，初期ネットワークの最大時間遅れへの学習性能の依存性が解消できたことを確認した．