論文の概要: Pendulum Model of Spiking Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22146v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 18:21:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.800978
• Title: Pendulum Model of Spiking Neurons
• Title（参考訳）: スパイキングニューロンの振り子モデル
• Authors: Joy Bose,
• Abstract要約: そこで本研究では, 減衰・駆動振子の動力学に基づく生物学的刺激によるスパイキングニューロンのモデルを提案する。 本稿では,Spyke-Timing Dependent Plasticity (STDP)学習ルールにより,単一ニューロンの動的解析を行い,モデルをマルチニューロン層に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a biologically inspired model of spiking neurons based on the dynamics of a damped, driven pendulum. Unlike traditional models such as the Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neurons, the pendulum neuron incorporates second-order, nonlinear dynamics that naturally give rise to oscillatory behavior and phase-based spike encoding. This model captures richer temporal features and supports timing-sensitive computations critical for sequence processing and symbolic learning. We present an analysis of single-neuron dynamics and extend the model to multi-neuron layers governed by Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP) learning rules. We demonstrate practical implementation with python code and with the Brian2 spiking neural simulator, and outline a methodology for deploying the model on neuromorphic hardware platforms, using an approximation of the second-order equations. This framework offers a foundation for developing energy-efficient neural systems for neuromorphic computing and sequential cognition tasks.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 減衰・駆動振子の動力学に基づく生物学的刺激によるスパイキングニューロンのモデルを提案する。 Leaky Integrate-and-Fire(LIF)ニューロンのような従来のモデルとは異なり、振り子ニューロンは自然に振動挙動や位相ベースのスパイク符号化を引き起こす2階の非線形ダイナミクスを取り入れている。 このモデルは、よりリッチな時間的特徴をキャプチャし、シーケンス処理やシンボリックラーニングに不可欠なタイミング依存の計算をサポートする。 本稿では,Spyke-Timing Dependent Plasticity (STDP)学習ルールにより,単一ニューロンの動的解析を行い,モデルをマルチニューロン層に拡張する。 ピソン符号とBrian2スパイクニューラルシミュレータによる実用的な実装を実証し、2階方程式の近似を用いてニューロモルフィックハードウェアプラットフォーム上にモデルをデプロイするための方法論を概説する。 このフレームワークは、ニューロモルフィックコンピューティングとシーケンシャル認知タスクのためのエネルギー効率の良いニューラルシステムを開発する基盤を提供する。

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