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J-GLOBAL ID：201702259457899846   整理番号：17A0943189

ニューロモルフィック計算システムのための検証と回復方式を用いたエネルギー効率の良いアナログスパイキング時間符号器【Powered by NICT】

Energy efficient analog spiking temporal encoder with verification and recovery scheme for neuromorphic computing systems

著者 (4件)： Zhao Chenyuan (University of Kansas, 1520 West 15th Street, Lawrence, 66045, USA) ,  Jialing Li (University of Kansas, 1520 West 15th Street, Lawrence, 66045, USA) ,  Hongyu An (University of Kansas, 1520 West 15th Street, Lawrence, 66045, USA) ,  Yi Yang (University of Kansas, 1520 West 15th Street, Lawrence, 66045, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISQED  ページ： 138-143  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： ほ乳類脳における生物学的ニューラル挙動を模倣する計算システムの世界的な注目と努力を集めている。,ハードウェア上に実装するために大規模集積回路を用いた神経形態学的コンピューティングシステムは,学習を組み込んでいる。神経形態学的コンピューティングシステムにおける重要な成分の一つとして,ニューラル符号器はスパイクへの入力情報をコードしていた。時間応答構造を考慮して,スパイク間間隔の時間符号化は,スパイク間の時間相関を用いたより多くの情報と符号化情報を含むの能力を示した。本論文では,スパイク間間隔コード方式を,反復構造を持つニューラル符号器を提案した。電力消費とダイ面積の間のトレードオフを考慮すると,著者らはスパイキングニューロンのアナログ実装方式を採用した。そうすることにより,消費電力アナログ/ディジタル変換器(ADC)と演算増幅器(Op AMPs)が必要であり,電力消費とダイ面積に大きな節約となっていない。反復処理のために,ニューロン数に関してスパイク量の成長は指数関数形である,これは電力消費を有意に減少させた。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： 指数関数 ,  電力消費 ,  AD変換器 ,  *計算機システム ,  ハードウェア ,  演算増幅器 ,  符号化 ,  *エネルギー効率 ,  *アナログ系 ,  LSI【IC】 ,  ニューロン ,  *符号器 ,  消費電力
準シソーラス用語： スパイキングニューロン ,  神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 半導体集積回路  (NC03162T) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 計算システム ,  検証 ,  回復 ,  エネルギー効率 ,  符号器