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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01991v2
• Date: Tue, 15 Aug 2023 11:42:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 16:27:51.961619
• Title: A Bio-Inspired Chaos Sensor Model Based on the Perceptron Neural Network: Machine Learning 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モデル:機械学習の概念と計算神経科学への応用
• Authors: Andrei Velichko, Petr Boriskov, Maksim Belyaev and Vadim Putrolaynen
• Abstract要約: 本研究では,神経力学系におけるスパイクトレインのエントロピー推定のための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モデルを提案する。 このモデルはスパイク信号のカオス的挙動を動的に追跡し、この情報を神経力学モデルの他の部分に送信してさらなる処理を行うことができる。
• 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 model based on the perceptron neural network for the estimation of entropy of spike train in neurodynamic systems. After training, the sensor on perceptron, having 50 neurons in the hidden layer and 1 neuron at the output, approximates the fuzzy entropy of a short time series with high accuracy, with a determination coefficient of 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 one neuron, the model approximates the fuzzy entropy with good results and the metric R2 ~ 0.5-0.8. In a simplified model with one 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. An example of using the chaos sensor on spike train of action potential recordings from the L5 dorsal rootlet of rat is provided. The bio-inspired chaos sensor model based on an ensemble of neurons is able to dynamically track the chaotic behavior of a spike signal and transmit this information to other parts of the neurodynamic model for further processing. The study will be useful for specialists in the field of computational neuroscience, and also to create humanoid and animal robots, and bio-robots with limited resources.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,神経力学系におけるスパイクトレインのエントロピー推定のための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モデルを提案する。 トレーニング後、隠れた層に50個のニューロンを持ち、出力に1個のニューロンを持つパーセプトロン上のセンサーは、高精度で短い時系列のファジィエントロピーをR2〜0.9の判定係数で近似する。 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。 1つのニューロンと第1層の重みが等しい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。 ラットのl5背根部から記録された活動電位のスパイクトレインにカオスセンサを使用する例を提供する。 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、スパイク信号のカオス挙動を動的に追跡し、この情報を神経力学モデルの他の部分に伝達し、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や、人型ロボットや動物ロボット、限られた資源を持つバイオロボットの開発に役立ちます。

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