月: 2022年4月

2022年3月初旬に開催われた電子情報通信学会のNC（ニューロコンピューティング）研究会においてオンラインで発表しました．タイトルは「SAMスパイキングニューロンモデルの頻度コーディングにおける基本特性」で，SAMニューロンモデルが頻度コーディング（発火率コーディング）と親和性が高く，これを用いることでパーセプロトンやシグモイド型ニューロンと同様な性質が得られるため，分類問題に利用可能であること．また，基本的なXORタスクに対し，シグモイド型ニューロンモデルを用いて表現した場合と同様な表現が，2-2-1の層型のSAMニューラルネット（シグモイド型のニューラルネットと同数のニューロン）で表現可能であることを示しました．