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J-GLOBAL ID：201702279917439753   整理番号：17A1729172

昆虫は特徴行動学習のための空間-時間細胞処理を【Powered by NICT】

Insect inspired spatial-temporal cellular processing for feature-action learning

著者 (3件)： Arena Paolo (DIEEI - University of Catania viale A. Doria 6 Catania, Italy) ,  Patane Luca (DIEEI - University of Catania viale A. Doria 6 Catania, Italy) ,  Spinosa Angelo (DIEEI - University of Catania viale A. Doria 6 Catania, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ECCTD  ページ： 1-4  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： 本論文では昆虫脳からヒントを得たニューラル処理アーキテクチャ特徴に作用タスクを解くためのバイオロボットの板に適用するために開発した。視覚特性に考慮したシステムであるバイオインスパイアードニューラルアーキテクチャの典型的な空間的時間的アプローチを用いた分類問題を解くことができる。昆虫脳の特異的神経網,キノコ体と呼ばれるから着想をとりあげて,提案した神経構造は昆虫実験で示されるタスクを解くために適用した非元素学習戦略を考慮した。提案した多層構造の隠れた処理層の重要な特異性は,スパイキングニューロン間の局所,CNNのような連結性が,神経形態学的チップ上のハードウェア実装のための道を開いた。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： 連結性 ,  *昆虫類 ,  計算機アーキテクチャ ,  多層構造
準シソーラス用語： ハードウェア実装 ,  神経形態学 ,  スパイキングニューロン ,  特異性 ,  神経 ,  キノコ体 , 【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 (3件)： 昆虫 ,  行動学習 ,  細胞処理