A Winner-Takes-All Mechanism for Event Generation

要約

Winner-Takes-All計算と組み合わせて、ニューロンの本質的なリバウンド興奮性を活用する中央パターンジェネレーター設計の新しいフレームワークを提示します。
私たちのアプローチは、設計可能な興奮性相互作用によって強化されたすべての抑制接続を採用するシンプルでありながら強力なネットワークアーキテクチャ内で、意思決定とリズミカルなパターン生成を統合します。
この設計は、実装の容易さ、適応性、堅牢性に関する大きな利点を提供します。
適応相と周波数変調を示すリング発振器モデルを通じてその有効性を実証し、神経型システムとロボット工学のアプリケーションに特に有望なフレームワークを実現します。

要約(オリジナル)

We present a novel framework for central pattern generator design that leverages the intrinsic rebound excitability of neurons in combination with winner-takes-all computation. Our approach unifies decision-making and rhythmic pattern generation within a simple yet powerful network architecture that employs all-to-all inhibitory connections enhanced by designable excitatory interactions. This design offers significant advantages regarding ease of implementation, adaptability, and robustness. We demonstrate its efficacy through a ring oscillator model, which exhibits adaptive phase and frequency modulation, making the framework particularly promising for applications in neuromorphic systems and robotics.

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