抄録
スパイキングニューラルネットワークの一種である拡張SpikePropは，複数のスパイクに対して，それらの発火時刻を学習できるモデルである，これまでに筆者らのグループでは，このモデルにおいて，スパイクの発火タイミングだけでなく，スパイク数も学習する手法を提案してきた．しかし，この手法は中間層ユニットの数が適切でないと学習成功率が低下してしまうという問題がある．本稿では，これを解決する手法を提案する．具体的には，学習中に不要な中間層ユニットを自動的に削除する手法を提案する．簡単な実験により，提案手法の効果を確認したところ，従来法による学習成功率が80%にまで低下した条件において，提案法により学習を行うことで95%の成功率を得ることができた．
