ようこそ ゲスト さん
ログイン
入力補助
English
カテゴリ
インデックスツリー
ランキング
アクセスランキング
ダウンロードランキング
その他
法政大学
法政大学図書館
インデックスツリー
資料タイプ別
学内論文
大学院紀要=Bulletin of graduate studies
法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
法政大学大学院紀要. デザイン工学研究科編
法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
法政大学懸賞論文優秀論文集
法政大学国際文化学部国際社会演習トランスナショナル・ヒストリー研究卒業論文集
このアイテムのアクセス数:
30
件
(
2024-11-06
11:05 集計
)
Permalink : https://doi.org/10.15002/00026332
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/00026332
閲覧可能ファイル
ファイル
フォーマット
サイズ
閲覧回数
説明
gradse_64_21R3105
pdf
435 KB
40
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
紀要論文
タイトル
Timing Drift-Diffusionモデルを組み込んだRescorla-Wagnerモデルにおける古典的条件付けのハードウェア実装
その他のタイトル
Hardware Implementation of Classical Conditioning of Rescorla-Wagner Model with Timing Drift-Diffusion Model
著者
著者名
氏福, 亮太
著者名
UJIFUKU, Ryota
言語
jpn
ISSN
24368083
DOI
https://doi.org/10.15002/00026332
出版者
法政大学大学院理工学研究科
雑誌名
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻
64
開始ページ
1
終了ページ
3
発行年
2023-03-24
著者版フラグ
Version of Record
キーワード
classical conditioning
circuit elements
抄録
A novel hardware-efficient neuronal network having conditioning functions is proposed, where its nonlinear dynamics is designed based on ergodic cellular automaton. The proposed network is implemented by an FPGA and experiments validate its conditioning functions. It is shown that the network can be implemented by fewer circuit elements and consumes lower power than a conventional conditioning model.
資源タイプ
Article
インデックス
資料タイプ別
 > 
学内論文
 > 
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
501 学内論文
 > 
紀要
 > 
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
 > 
64
ホームへ戻る