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J-GLOBAL ID：201302232932921823   整理番号：13A1724028

カーボンナノチューブベースシナプスによる神経形態機能学習

Neuromorphic function learning with carbon nanotube based synapses

著者 (11件)： GACEM Karim (IRAMIS, CEA, Gif-sur-Yvette, FRA) ,  RETROUVEY Jean-Marie (Univ Paris-Sud, Orsay, FRA) ,  RETROUVEY Jean-Marie (CNRS, Orsay, FRA) ,  CHABI Djaafar (Univ Paris-Sud, Orsay, FRA) ,  CHABI Djaafar (CNRS, Orsay, FRA) ,  FILORAMO Arianna (IRAMIS, CEA, Gif-sur-Yvette, FRA) ,  ZHAO Weisheng (Univ Paris-Sud, Orsay, FRA) ,  ZHAO Weisheng (CNRS, Orsay, FRA) ,  KLEIN Jacques-Olivier (Univ Paris-Sud, Orsay, FRA) ,  KLEIN Jacques-Olivier (CNRS, Orsay, FRA) ,  DERYCKE Vincent (IRAMIS, CEA, Gif-sur-Yvette, FRA)
資料名： Nanotechnology  (Nanotechnology)
巻： 24  号： 38  ページ： 384013,1-9  発行年： 2013年09月27日 
JST資料番号： W0108A  ISSN： 0957-4484  CODEN： NNOTER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経形態回路における人工シナプスとしてのナノスケールメモリーデバイス利用は,欠陥や変動性に抵抗する草分け的回路構築に有用である。本稿ではカーボンナノチューブをベースにしたメモリーエレメントを人工シナプスとして利用可能であることを見出した。このメモリーエレメントは従来型ニューロンと組み合わせ,教師つき学習アルゴリズムを適用することにより機能を実行するように訓練された。ナノスケール構成単位を基本としたシナプスによる実際の機能学習の一例を示した。多重でより複雑な機能の平行学習へのアプローチの評価も行った。

シソーラス用語： *カーボンナノチューブ ,  シナプス ,  教師つき学習 ,  学習アルゴリズム ,  神経回路網 ,  *FET【トランジスタ】 ,  半導体チップ ,  *技術 ,  半導体材料
準シソーラス用語： *CNTFET ,  ニューロチップ ,  *半導体ナノマテリアル技術

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 神経 ,  形態 ,  学習