발화신경망 모델의 신호반응영역에 대한 연구 (Study of the Signal Response Domain in a Spiking Neural Network Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국물리학회
· 수록지 정보 : 새물리 / 69권 / 8호 / 874 ~ 881페이지
· 저자명 : 조명원

초록

생물학적 신경망 또는 발화신경망 모델에서는 입력발화시간의 차이가 출력세포의 반응성을 결정 짓는데중요한 요소라는 것이 인곤신경망과 구분되는 특성이다. 발화신경망에서는 입력벡터공간도 상대적발화시간에 의해 정의되게 된다. 이 논문에서 우리는 발화신경망가 그 연결구조에 따라 가질 수 있는 반응영역들에대해 연구하였다. 인공신경망에서는 출력세포가 입력세포에 직접 연결된 경우 선형적 평면으로 구분되는반응영역을 가진다는 것이 알려져 있는 것에 비해 발화신경망에서는 닫혀 있는 또는 휘어진 형태의 평면들로 구분되는 반응영역을 가진다는 것을 확인하였다. 또한 우리는 다층구조 외에 신경전달 경로마다거치는 신경세포 개수가 달라지는 복합구조의 발화신경망이 다양한 형태의 반응영역을 가질 수 있다는것을 제안하고 확인하였다. 이러한 결과들은 특정한 인지기능을 가진 생물학적 신경망을 이해하거나설계하는데 적용될 수 있을 것이다.

영어초록

Compared with the artificial neural network model, a biological neural network or a spiking neural network model has the distinctive feature that the difference between input spiking timings plays the key role in the determination of an output neuron’s reactivity. The input vector space of a spiking neural network is also defined from the relative spiking timings. We here explore what response domain a spiking neural network can have depending on its structure. While the response domain of an output neuron, connected directly from input neurons, in an artificial neural network has a deterministic surface with the shape of a linear plane, that in the spiking neural network has a deterministic surface(s) with the shape of a closed or a curved plane. We suggest and demonstrate how a spiking neural network can have a variety of forms for response domains through not only a multilayer structure but also a complex structure having different connections numbers per signaling path. These results can be applied to understanding or designing a biological neural network with a perceptive function.

참고자료

· 없음