Approximation of unknown neuron dynamics by a discrete-state spiking neuron model: an approach toward neural prosthesis

摘要

In this paper, we introduce a hybrid spiking neuron which is a discrete-state neuron model. The neuron is suitable for a hardware implementation, since the neuron is a wired system of shift registers and the control parameters are wiring patterns among them. We analyze various responses of the neuron to a stimulation input. In addition, we present a learning algorithm for the neuron. The learning algorithm enables the neuron to reconstruct or approximate the response characteristics of anther neuron with unknown parameter values. We also propose a learning method for a connected system of two neurons and analyze its basic characteristics.%離散状態ニューロンモデルであるハイブリッドスパイクニューロンを紹介する．同ニューロンはシフトレジスタの結合系であり，パラメータがそれらレジスタを結ぶ配線パターンであることから，ハードウェア実装に適したモデルであると言える．本稿では，同ニューロンの刺激入力に対する様々な応答を解析する．また，同ニューロンに対する学習手法を提案する．学習アルゴリズムによって、同ニューロンは未知のニューロンの応答特性を再現または近似することができる．そして，2つのニューロンの結合系に対する学習方法を提案し，その基本的な特性を解析する．