AI用語集
人工知能の完全辞典
スパイキングニューラルリザーバ
出力層のみで学習を行う時系列処理において、特徴量のベースとして使用される、複雑な時間ダイナミクスを生成する固定されたスパイキングニューロンの回帰ネットワーク。
リキッドステート
ニューロンの状態が高次元空間内で連続的に変化し、一意な動的軌道によって時間的入力を分離する、リザーバの基本的な性質。
短期的シナプス可塑性
ミリ秒から秒の時間スケールで伝達効率を変調するシナプスの一時的な適応メカニズムであり、リザーバの時間的記憶に不可欠。
状態のエコー
リザーバの現在の状態が過去の入力の減衰したエコーを含んでいるという原理で、明示的な記憶メカニズムなしに時間的記憶を可能にする。
線形デコーダー
最終的な予測を生成するためにリザーバの状態の重み付き線形結合を行う学習可能な出力層で、通常はリッジ回帰または最小二乗法によって最適化される。
シナプス強度
シナプス前スパイクのシナプス後影響の振幅を決定するパラメータで、動的な多様性を作り出すためにスパイキングリザーバでは通常ランダムに設定される。
時間エンコーディング
情報が発火率ではなく正確な発火時刻によって表されるスパイク列への連続信号の変換戦略。
過渡ダイナミクス
入力に対するニューロン状態の非定常な時間的変化で、系列処理に不可欠な時間的特徴を捉える。
発火率
スパイキングリザーバーの解析においてニューロン活動の指標となる、特定の期間におけるニューロンのスパイク発火の平均頻度。
時間相関
リザーバーの時間的記憶能力を評価する上で重要な、異なる時点におけるニューロンの状態間の依存性の統計的測定。
線形分離可能性
高次元状態空間において、線形分離不可能な入力を線形分離可能な表現へと変換するリザーバーの特性。
膜積分時間
ニューロンの実質的な時間的窓を決定する、膜電位が入力の変化に応答する速度を特徴づける時定数。
ニューロンノイズ
堅牢性と汎化性能を向上させるために、しばしば意図的にリザーバーに組み込まれる、ニューロン発火の内在的確率的変動。
出力のみの学習
リザーバーを固定したまま出力重みのみを最適化する学習パラダイムであり、学習プロセスを劇的に単純化する。
スパイキング・エコー状態ネットワーク
長期の時間的記憶を保証するために、エコー状態特性を最大化するように最適化されたスパイキングリザーバーの特定の変種。