文献

J-GLOBAL ID：201702238119405549   整理番号：17A0325039

メムリスタのシナプスメタ可塑性のエミュレーション【Powered by NICT】

Emulation of synaptic metaplasticity in memristors

著者 (4件)： Zhu Xiaojian (Department of Electrical Engineering and Computer Science, the University of Michigan, Ann Arbor, Michigan 48109, USA. [e-mail]) ,  Du Chao ,  Jeong YeonJoo ,  Lu Wei D.
資料名： Nanoscale  (Nanoscale)
巻： 9  号： 1  ページ： 45-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2323A  ISSN： 2040-3364  CODEN： NANOHL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は,ナノイオンベースメモリスタは,これらの固体素子は自然生体系において様々なシナプス機能を模倣することを可能にするイオン移動中の豊富な内部動力学を提供することができることを示した。実験観察は,2次メモリスタ理論的フレームワーク,デバイスコンダクタンス(重量)は,異なる時間スケールで変調できることを多重内部状態変数によって決定できることを状態で説明でき,異なる活性依存的シナプス挙動に導く。,だけでなくシナプス重みではなく,シナプス可塑性(すなわち極性と体重変化の速度)は,入力活動史に依存することを実験的に示した。「可塑性の可塑性」は生体系で観察されるメタ可塑性効果,ニューロン競合と安定性を促進することが分かったに類似している。特に,メモリスタデバイスは活性の異なる履歴を経験した後の同じ見かけの量(コンダクタンス)を示す可能性があることを示したが,付加的な,同一刺激条件を受けたとき,デバイスは量(コンダクタンス)変化の極性と速度を含む非常に異なる応答を示すであろう。これらの知見は,記憶抵抗(memristor)の基本的な物理的機構についての我々の知識を,これらの新たなデバイスに基づく適応人工神経形態学的システムを前進させるのに役立つのに役立つ。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 固体素子 ,  モルフォロジー ,  状態変数 ,  *シナプス ,  *塑性 ,  生体系 ,  ニューロン ,  イオン輸送 ,  極性 ,  *エミュレーション ,  コンダクタンス ,  生体内イオン輸送
準シソーラス用語： 人工神経 ,  シナプス可塑性 ,  *メタ可塑性 ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用素材  (GA05040H)

タイトルに関連する用語 (4件)： メムリスタ ,  シナプス ,  メタ可塑性 ,  エミュレーション