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J-GLOBAL ID：201702250957895974   整理番号：17A1570575

メムリスタ神経形態学的システム設計のための混合信号アプローチ【Powered by NICT】

A mixed-signal approach to memristive neuromorphic system design

著者 (4件)： Chakma Gangotree (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, Knoxville, Tennessee 37996 USA) ,  Sayyaparaju Sagarvarma (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, Knoxville, Tennessee 37996 USA) ,  Weiss Ryan (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, Knoxville, Tennessee 37996 USA) ,  Rose Garrett S. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, Knoxville, Tennessee 37996 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MWSCAS  ページ： 547-550  発行年： 2017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,高い電力と面積効率のためのメムリスティブ神経形態学的システムを提案した。システムは末梢と制御論理のディジタルとアナログである統合を考慮した混合信号法に基づいている。システムをディジタル的に外部接続されているが,コアは純粋に類似体。混合信号アプローチは同期方法でスパイキング事象を持つニューラルネットワークを実行することの利点を提供する。,ナノ規模メモリスタデバイスの使用はシステムの面積と電力を節約し,装置に関してのいくつかの考察を,システムはよりエネルギー効率的にするために論文で提案されている。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： ディジタル方式 ,  エネルギー効率 ,  アナログ系 ,  *システム設計 ,  電力 ,  類似物質 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 面積効率 ,  *混合信号 ,  *神経形態学 ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： メムリスタ ,  神経形態学 ,  システム設計 ,  混合信号