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J-GLOBAL ID：201702284839614802   整理番号：17A0179696

前方テーブルベースシナプス前事象トリガースパイクタイミング依存可塑性【Powered by NICT】

Forward table-based presynaptic event-triggered spike-timing-dependent plasticity

著者 (8件)： Pedroni Bruno U. (UC San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Sheik Sadique (UC San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Joshi Siddharth (UC San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Detorakis Georgios (UC Irvine, Irvine, CA, USA) ,  Paul Somnath (Intel Corporation - Circuit Research Lab, Hillsboro, OR, USA) ,  Augustine Charles (UC Irvine, Irvine, CA, USA) ,  Neftci Emre (UC Irvine, Irvine, CA, USA) ,  Cauwenberghs Gert (UC San Diego, La Jolla, CA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BioCAS  ページ： 580-583  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパイクタイミング依存可塑性(STDP)は因果および非因果的両シナプス重み更新を招く,シナプス前およびシナプス後スパイク事象間の負及び正の時間差。神経形態学的ハードウェアにおけるそのような更新を実現するために,現在の実装は,シナプス結合表に対する順および逆ルックアップアクセスを必要とするか,またはクロスバーアレイのようなメモリ集約型アーキテクチャに依存している。シナプス結合テーブルのルックアップアクセス前方のみを用いて,因果および非因果的重量更新を実現するメモリ効率的実装を可能にするための新しい方法を提示した。,各ニューロンのための単一タイマ変数を用いた,FPGAにおける簡易インプリメンテーションは正確なSTDP累積重量更新を厳密に近似し,STDP時間窓より大きい不応期に対する厳密なSTDPに減少した。従来のクロスバ実装と比較して,ランレングス符号化を用いた前方テーブルベース実装を完全に再構成可能なシナプス結合性と可塑性を用いたスケーラブル神経形態学的システムを支援する疎結合ネットワークのための実質的なメモリ節約をもたらした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： FPGA ,  シナプス形成 ,  *塑性 ,  モルフォロジー ,  記憶装置 ,  ニューロン ,  集中化 ,  *シナプス
準シソーラス用語： 再構成可能性 ,  ランレングス符号化 ,  不応期 ,  時間窓 ,  メモリ効率 ,  神経 ,  *スパイクタイミング依存シナプス可塑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： シナプス ,  事象 ,  トリガー ,  スパイクタイミング依存可塑性