論文の概要: A Bio-Inspired Chaos Sensor Based on the Perceptron Neural Network: Concept and Application for Computational Neuro-science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01991v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 03:36:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 20:53:15.673833
• Title: A Bio-Inspired Chaos Sensor Based on the Perceptron Neural Network: Concept and Application for Computational Neuro-science
• Title（参考訳）: パーセプトロンニューラルネットワークに基づくバイオインスパイアされたカオスセンサ : 計算神経科学における概念と応用
• Authors: Andrei Velichko, Petr Boriskov, Maksim Belyaev and Vadim Putrolaynen
• Abstract要約: この研究は、知覚神経ネットワークに基づくバイオインスパイアされたカオスセンサーを提示する。 モデルは、高精度に短い時系列のファジィエントロピーを近似する。 この研究は、計算神経科学の分野の専門家にとって役立つだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The study presents a bio-inspired chaos sensor based on the perceptron neural network. After training, the sensor on perceptron, having 50 neurons in the hidden layer and 1 neuron at the output, approximates the fuzzy entropy of short time series with high accuracy with a determination coefficient R2 ~ 0.9. The Hindmarsh-Rose spike model was used to generate time series of spike intervals, and datasets for training and testing the perceptron. The selection of the hyperparameters of the perceptron model and the estimation of the sensor accuracy were performed using the K-block cross-validation method. Even for a hidden layer with 1 neuron, the model approximates the fuzzy entropy with good results and the metric R2 ~ 0.5-0.8. In a simplified model with 1 neuron and equal weights in the first layer, the principle of approximation is based on the linear transformation of the average value of the time series into the entropy value. The bio-inspired chaos sensor model based on an ensemble of neurons is able to dynamically track the chaotic behavior of a spiked biosystem and transmit this information to other parts of the bio-system for further processing. The study will be useful for specialists in the field of computational neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,知覚神経ネットワークに基づくバイオインスパイアされたカオスセンサを提案する。 トレーニング後、隠れた層に50個のニューロン、出力に1個のニューロンを有するパーセプトロン上のセンサーは、決定係数R2〜0.9で高精度に短い時系列のファジィエントロピーを近似する。 Hindmarsh-Roseスパイクモデルは、一連のスパイク間隔と、パーセプトロンのトレーニングとテストのためのデータセットを生成するために使用された。 Kブロッククロスバリデーション法を用いて, パーセプトロンモデルのハイパーパラメータの選択とセンサ精度の推定を行った。 1つのニューロンを持つ隠れた層であっても、モデルは良い結果と計量 r2 ~ 0.5-0.8 でファジィエントロピーを近似する。 第一層における1つのニューロンと等しい重みを持つ単純化されたモデルでは、近似の原理は時系列の平均値からエントロピー値への線形変換に基づいている。 ニューロンのアンサンブルに基づくバイオインスパイアされたカオスセンサモデルは、スパイクされた生体システムのカオス挙動を動的に追跡し、この情報をバイオシステムの他の部分に送信し、さらなる処理を行うことができる。 この研究は、計算神経科学の分野の専門家にとって役立つだろう。

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