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J-GLOBAL ID：201702215728517264   整理番号：17A0214247

非常に雑音の多い入力データにおける信頼性の高い検出のためのOxRAM多重kビットアレイを用いた短期および長期シナプス可塑性の実験的実証【Powered by NICT】

Experimental demonstration of short and long term synaptic plasticity using OxRAM multi k-bit arrays for reliable detection in highly noisy input data

著者 (9件)： Werner T. (CEA, LETI, Minatec Campus, Grenoble, France) ,  Vianello E. (CEA, LETI, Minatec Campus, Grenoble, France) ,  Bichler O. (CEA, LIST, Saclay, France) ,  Grossi A. (CEA, LETI, Minatec Campus, Grenoble, France) ,  Nowak E. (CEA, LETI, Minatec Campus, Grenoble, France) ,  Nodin J.-F. (CEA, LETI, Minatec Campus, Grenoble, France) ,  Yvert B. (INSERM, Clinatec, UA01, France) ,  DeSalvo B. (CEA, LETI, Minatec Campus, Grenoble, France) ,  Perniola L. (CEA, LETI, Minatec Campus, Grenoble, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEDM  ページ： 16.6.1-16.6.4  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： 本論文では,不揮発性OxRAM細胞を用いた短期および長期可塑性(STP, LTP)規則の両方をエミュレートする新しい回路アーキテクチャと読書/プログラミング戦略を提案した。初めて,超低電力で固有OxRAM素子スイッチング確率はSTPと同様にLTP学習ルールを実行するために利用できるかを示した。さらに,STPは非常に雑音の多い入力データにおける信頼性の高い信号検出のための提供できることを計算能力を実証した。組み込んだ完全結合ニューラルネットワークSTPとLTP学習ルールを二つの応用を示すために利用される(i)視覚パターン抽出と(ii)神経信号の復号化。高精度は入力データの重要な背景雑音が存在しても得られた。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： 神経インパルス ,  非揮発性 ,  *信頼性 ,  学習 ,  *塑性 ,  信号検出 ,  エミュレーション ,  *雑音
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  高精度 ,  パターン抽出 ,  超低消費電力 ,  読書 ,  *シナプス可塑性 ,  *入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  増幅回路  (NC05040U)

タイトルに関連する用語 (9件)： 雑音 ,  入力データ ,  多重 ,  ビットアレイ ,  短期 ,  長期 ,  シナプス可塑性 ,  実験 ,  実証