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J-GLOBAL ID：201702252401898252   整理番号：17A1024354

アナログ波形エンジニアリングによるメムリスタにおける任意スパイク時間依存性可塑性(STDP)【Powered by NICT】

Arbitrary Spike Time Dependent Plasticity (STDP) in Memristor by Analog Waveform Engineering

著者 (3件)： Panwar Neeraj (Department of Electrical Engineering, IIT Bombay, Mumbai, India) ,  Rajendran Bipin (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA) ,  Ganguly Udayan (Department of Electrical Engineering, IIT Bombay, Mumbai, India)
資料名： IEEE Electron Device Letters  (IEEE Electron Device Letters)
巻： 38  号： 6  ページ： 740-743  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0344B  ISSN： 0741-3106  CODEN： EDLEDZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 文献では,生物学的シナプスで観測される典型的なスパイク時間依存可塑性(STDP)をベースにした学習則を模倣するために使用されているパルスベースプログラミング方式。本短報において,筆者らは神経活動電位に触発されたアナログプログラミング波形を用いて任意のSTDP(スパイクタイミング依存可塑性挙動を発生する能力を実証した。STDPの任意の形を生成する簡単なアルゴリズムを提案した。第二に,STDP,例えば,生物学的(~100 ms)の範囲スパイク相関時間スケールの実現可能性加速(~20μs),W/Pr_0.7Ca_0 3MnO_3/Pt系メムリスタに基づいて示した。第三に,いくつかの形態STDP挙動の,術前・後神経波形をランダムに時間間隔を示し,操作条件に類似した。STDP形状は波形に良く一致した。人工シナプスは生物学で観察された豊富さと同様に加速されたニューラルネットワーク応用に生物学的に適合した範囲STDPの時間スケールを達成できることを示した。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： *塑性 ,  活動電位 ,  アナログ系 ,  シナプス ,  アルゴリズム ,  *時間依存性
準シソーラス用語： 操作条件 ,  時間間隔 ,  相関時間 ,  神経 ,  学習則 ,  *スパイクタイミング依存シナプス可塑性 ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 半導体集積回路  (NC03162T) ,  固体デバイス材料  (NC03020K)

タイトルに関連する用語 (8件)： アナログ ,  波形 ,  エンジニアリング ,  メムリスタ ,  スパイク ,  時間依存性 ,  可塑性 ,  STDP