AI用語集
人工知能の完全辞典
ヘッブ学習
「同時に発火するニューロンは互いに結合する」という原則に基づく学習規則で、シナプス前後のニューロンが同時に活性化されたときにシナプス結合が強化される。
長期増強（LTP）
反復的または強力なシナプス刺激によるシナプスの持続的な強化で、ニューモルフィックアーキテクチャにおける記憶固定の重要なメカニズム。
長期抑圧（LTD）
特定のシナプス活動によるシナプスの持続的な弱体化で、選択的な忘却とニューモルフィック記憶ネットワークの洗練に不可欠なプロセス。
定着プロセス
短期記憶を安定的な長期記憶に変換する神経生物学的プロセスで、ニューモルフィックシステムでは記憶転送メカニズムによってシミュレートされる。
ホップフィールドネットワーク
全結合の再帰型ニューラルネットワークで、連想記憶として機能し、部分的またはノイズのある情報から完全なパターンを格納・取得できる。
連想記憶
ある情報の想起が関連する情報によって引き起こされる記憶のタイプで、相互接続されたネットワークによってニューモルフィックシステムで根本的に実装される。
コンテンツ・アドレッサブル・メモリ
物理アドレスではなくコンテンツに基づいてデータアクセスを可能にする特殊なメモリで、ニューモルフィックシステムにおけるパターン認識に不可欠。
重み更新メカニズム
ニューモルフィックシステムでの学習中にシナプス重みが変更されるプロセスで、メムリスタのコンダクタンス変化によって物理的に実装される。
ニューラル状態マシン
メモリ状態がニューロンの動的活動設定によって表現・維持され、滑らかな状態遷移を可能にするニューモルフィック計算アーキテクチャ。
メモリトレース
情報の保管から生じるニューモルフィックシステム内の物理的エングラムまたは持続的変化であり、シナプス重みの特定の変更によって表現される。
パターン補完
部分的または劣化した刺激から完全なメモリパターンを再構築するニューモルフィックネットワークの能力で、連想記憶の本質的な特性。
ニューラルエンコーディング
外部情報をニューモルフィックメモリシステムでの保管のために特定のニューロン活動パターンに変換するプロセスで、様々な時間的・空間的符号化スキームを使用する。