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뉴런의 스파이크 응답 모델과 코딩
Spike Response Model and Coding of Neurons 원문보기

한국정보과학회 07 종합학술대회논문집(B), 2007 June 25, 2007년, pp.5 - 8  

이호석 (뉴미디어학과 공과대학 호서대학교)

초록
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본 논문은 스파이크 뉴런의 응답 모델에 대하여 논의한다. 먼저, 스파이크 뉴런의 코딩 방법과 스파이크 기능에 대하여 논의하고, 커널 함수의 중첩(superposition)에 의한 스파이크 뉴런의 활동 전위 구성에 대하여 논의한다. 이 방법은 IF(Integrate-and-Fire) 뉴런 모델에서 사용하는 활동 전위 방정식보다 일반적인 것이라는 것을 설명하였다. 다음에 스파이크 출력의 기능으로서 우연성 동시 검출과 가중치 계산을 논의하고 뉴런 집단(population)의 스파이크 출력에 대하여 논의한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper discusses the spike response model of neurons. First, this paper discusses the coding of spikes, the function of spikes, and the construction of the spikes of neurons by the superposition of simple kernel functions. This paper discusses the method of kernel superposition is general than t...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 마지막으로 뉴런 집단 활동의 정규화(normalization)를 생각해 보자. 우선 다음과 같이 생존율 확률을 정의하자.
  • 본 논문에서는 스파이크 뉴런의 코딩, 스파이크 출력 모델 함수 , 스파이크 뉴런의 기능과 정보코딩 방법, 그리고 뉴런 집단의 스파이크 출력 활동에 대하여 논의하였다. 앞으로의 연구로는 뉴런의 스파이크 출력을 예상할 수 있는 좀 더 정밀한 연구가 있어야 할 것이다.
  • 이 논문에서는 근래에 많이 연구되고 있는 스파이크 뉴런의 수학적 모델인 SRM(Spike Response Mod이)에 대하여 논의한다. SRM 모델의 중요 생각은 뉴런이 출력하는 PSP(Post-Synaptic Potential)과 뉴런의 반응 불응기(2”犯 北 $)를 연속적인 수학적 함수로 생각하고, 이를 간단한 커널(kemel) 함수의 중첩(아jpe「position)으로 표시하여 구성하는 것이다[2] [3] [4].
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