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J-GLOBAL ID：201802247039751869   整理番号：18A0726161

ニューロモルフィック電子系におけるロバスト状態依存計算【JST・京大機械翻訳】

Robust state-dependent computation in neuromorphic electronic systems

著者 (2件)： Liang Dongchen (Institute of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH Zurich, Switzerland) ,  Indiveri Giacomo (Institute of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH Zurich, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BioCAS  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： 状態依存計算は認識の主要な特徴の一つである。最近,神経形態学的エージェントにおける複雑な認知行動を構築するための神経回路網のスパイキングにおける計算機として,それを用いることができることが示されている。しかしながら,混合信号アナログ-ディジタル神経型電子システムにおける望ましい計算と挙動を達成するために,これらの計算プリミティブは,雑音があり,信頼できない外部信号を有し,環境からの干渉により,シリコンニューロンやシナプスのような雑音があり不正確な成分に対処することができなければならない。ここでは,アナログ信号処理特性とディジタル記号計算能力の両方を示しながら,これらのすべての問題を扱うスパイキングニューラルネットワークモデルを提示した。著者らは,このニューラル状態機械(NSM)モデルが神経形態学的ハードウェアに関するロバスト状態依存計算を実現するためにどのように使用できるかを示し,著者らは最近開発されたマルチニューロンマルチコア神経型コンピューティングアーキテクチャから得られた実験結果によってそれを検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロバスト性 ,  神経回路網 ,  *電子系 ,  ディジタル方式 ,  電子装置 ,  ハードウェア ,  アナログ系 ,  シナプス ,  雑音 ,  モデル
準シソーラス用語： 記号計算 ,  アナログ信号処理 ,  神経 ,  混合信号 ,  神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電子系 ,  ロバスト ,  計算