スパイキングニューラルネットワークにおける人工シナプスとしての金属酸化物抵抗メモリ(OXRAM)と相変化メモリ(PCM)【JST・京大機械翻訳】

Vianello E.; Ly D. R. B.; Barbera S. La; Dalgaty T.; Castellani N.; Navarro G.; Bourgeois G.; Valentian A.; Nowak E.; Querlioz D.

文献

J-GLOBAL ID：201902222648502491 整理番号：19A0306562

スパイキングニューラルネットワークにおける人工シナプスとしての金属酸化物抵抗メモリ(OXRAM)と相変化メモリ(PCM)【JST・京大機械翻訳】

Metal Oxide Resistive Memory (OxRAM) and Phase Change Memory (PCM) as Artificial Synapses in Spiking Neural Networks

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資料名：
巻： 2018 号： ICECS ページ： 561-564 発行年： 2018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)

人工知能,センシングおよびロボット工学における問題に適用されるとき,従来の計算システムに関して高いエネルギー効率のために,脳に触発されたコンピューティングシステムはかなりの注目を集めている。これは,スパイクに基づく計算機構と処理とメモリのアーキテクチャ的共局在化に起因する。このニューロン回路を実現するために,シナプスをモデル化するさらなる回路と統合しなければならない。シナプスは,その有効性における変調である可塑性を示す必要があり,オンライン学習アルゴリズムをサポートし,それらの伝導率の変化を示す。金属酸化物抵抗メモリ(OxRAM)と相変化メモリ(PCM)は,調整可能な伝導率,高度なCMOS製造プロセスとスケーラビリティとの互換性により,シナプス素子として使用できる。本研究では,OxRAMとPCMアレイの両方を用いたシナプス可塑性の実装における最近の進歩を示した。これらのデバイスのある特性は,通常,非理想性(すなわち,同一のプログラミングパルスにおけるコンダクタンスのコンダクタンス変動性と非線形変化)を考慮し,スパイクタイミング依存可塑性(STDP)と呼ばれるバイオインスパイアド,オンラインおよびスパイクベース教師なし学習アルゴリズムで訓練されたスパイキングニューラルネットワーク(SNNs)の性能を改善できることを実証した。Copyright 2019 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】

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図形・画像処理一般

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