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J-GLOBAL ID：201802258065855428   整理番号：18A0615370

昨日,今日,明日 進化展望神経形態学的計算【Powered by NICT】

Neuromorphic computing’s yesterday, today, and tomorrow - an evolutional view

著者 (9件)： Chen Yiran (Duke University, 209B Hudson Hall, Durham, NC 27708, USA) ,  Li Hai (Helen) (Duke University, 209B Hudson Hall, Durham, NC 27708, USA) ,  Wu Chunpeng (Duke University, 209B Hudson Hall, Durham, NC 27708, USA) ,  Song Chang (Duke University, 209B Hudson Hall, Durham, NC 27708, USA) ,  Li Sicheng (University of Pittsburgh, 1238 Benedum Hall, Pittsburgh, PA 15261, USA) ,  Min Chuhan (University of Pittsburgh, 1238 Benedum Hall, Pittsburgh, PA 15261, USA) ,  Cheng Hsin-Pai (Duke University, 209B Hudson Hall, Durham, NC 27708, USA) ,  Wen Wei (Duke University, 209B Hudson Hall, Durham, NC 27708, USA) ,  Liu Xiaoxiao (University of Pittsburgh, 1238 Benedum Hall, Pittsburgh, PA 15261, USA)
資料名： Integration. the VLSI Journal  (Integration. the VLSI Journal)
巻： 61  ページ： 49-61  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0891A  ISSN： 0167-9260  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経形態学的計算は,神経系のモデルを実現するための神経-生物学構造模倣するハードウェアとしてに紹介された。概念は,バイオインスパイアード・コンピュータ・モデル,例えば,ニューラルネットワークと深層学習ネットワークを走行できることが計算システムに拡張した。近年,認知応用の急速な成長とその応用に関する従来のvon Neumannアーキテクチャの限られた処理能力は神経形態学的計算システム上での世界的な研究を動機付けた。本論文では,歴史的展望の両方から計算モデルとハードウェア実装における神経形態学的計算技術の発展をレビューした。種々の実現方法と実践についても論じた。最後に,今後の神経形態学的コンピューティングの景観を変化させる可能性があるいくつかの新たな技術,例えば,新しいデバイスや学際的計算アーキテクチャを提示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  スループット ,  ネットワーク ,  境界領域 ,  神経系 ,  計算機アーキテクチャ ,  高速度 ,  *計算機システム ,  計算モデル ,  ハードウェア
準シソーラス用語： ハードウェア実装 ,  深層学習 ,  *神経 ,  *神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 神経形態学的計算 ,  脳に触発された計算 ,  機械学習 ,  深い学習

分類 (4件)： 符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  ディジタル計算機ハードウェア一般  (JC04010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化 ,  展望 ,  神経形態学 ,  計算