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No.119-26

著者	1) 泉名克郎, 2) 冨田克樹, 3) 有馬悠也, 4) 黄爍
著者（英）	1) Katsuo Semmyo, 2) Katsuki Tomita, 3) Yuya Arima, 4) Shuo Huang
勤務先	1) NTTデータオートモビリジェンス研究所, 2) NTTデータオートモビリジェンス研究所, 3) NTTデータオートモビリジェンス研究所, 4) NTTデータオートモビリジェンス研究所
勤務先（英）	1) NTT DATA Automobiligence Research Center, 2) NTT DATA Automobiligence Research Center, 3) NTT DATA Automobiligence Research Center, 4) NTT DATA Automobiligence Research Center
抄録	従来の人工ニューラルネットワーク（ANN）に対し，脳により近い構造を模したスパイキングニューラルネット（SNN）は低消費電力や低レイテンシの点で有利とされハードウェア要求の厳しい自動車向け機能での応用が期待される．強化学習による判断モデル構築の一環として，簡易な実験環境にてSNNの評価とその考察を報告する．
抄録（英）	Compared to conventional Artificial Neural Networks (ANNs), Spiking Neural Networks (SNNs), which mimic brain-like structures, offer advantages in low power consumption and low latency, making them promising for applications in automotive functions with demanding hardware requirements. As part of developing a decision model using reinforcement learning, we evaluate an SNN in a simplified experimental environment and discuss its potential. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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