振動ニューラルネットワーク

振動ニューラルネットワーク（ONN）は、結合振動子をニューロンとして用いる人工ニューラルネットワークです。振動ニューラルネットワークは倉本モデルと密接に関連しており、脳内の神経振動現象に着想を得ています。振動ニューラルネットワークは画像認識のために訓練されてきました。 ^{[ 1 ]}複素振動ネットワークは、多次元の非周期信号を保存・取得できることも示されています。^{[ 2 ]}振動子とレートコード化ニューロンを組み合わせた 振動オートエンコーダも実証されています。^{[ 3 ]}

2つの結合した発振器（1つは固定の固有周波数を持ち、もう1つは調整可能な固有周波数を持つ）で構成されたニューロンは、従来のシグモイドニューロンでは実行できないXORなどの論理ゲートを実行できることが示されています。^{[ 4 ]}

参考文献

1. 「物理学者が振動ニューラルネットワークを訓練して画像を認識できるようにする」。
2. Biswas, Dipayan; Pallikkulath, Sooryakiran; Chakravarthy, V. Srinivasa (2021). 「多次元非周期信号の保存と検索のための複素値振動ニューラルネットワーク」 . Frontiers in Computational Neuroscience . 15. doi : 10.3389/fncom.2021.551111 . PMC 8181409. PMID 34108869 .  
3. Soman, Karthik; Muralidharan, Vignesh; Chakravarthy, V. Srinivasa (2018). 「周波数変調と多重化に基づく振動型ニューラルオートエンコーダ」 . Frontiers in Computational Neuroscience . 12 : 52. doi : 10.3389/fncom.2018.00052 . PMC 6048285. PMID 30042669 .  
4. 「同期したナノ発振器ペアに基づくニューラルネットワーク」Groundai . 2019年3月27日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年3月26日閲覧。