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J-GLOBAL ID：201902228166582491   整理番号：19A2880102

確率的計算に基づくハードウェア三者間シナプスアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Hardware Tripartite Synapse Architecture based on Stochastic Computing

著者 (5件)： Liu Junxiu (Guangxi Normal University) ,  Liang Zhewei (Guangxi Normal University) ,  Luo Yuling (Guangxi Normal University) ,  Huang Jiadong (Guangxi Normal University) ,  Yang Su (Ulster University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： TASE  ページ： 81-85  発行年： 2019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： 研究は,三部分シナプスが,星状細胞,ニューロンとシナプスの間の相互作用がこの機構を支えるスパイキングニューラルネットワーク(SNNs)における自己修復の能力を有することを示した。それは,特に重要なタスク応用のために,フォールトトレラント能力を強化するために,ハードウェア電子システムのために使用された。三部分シナプスの複雑なモデルにより,その効率的なハードウェアアーキテクチャとスケーラビリティは研究課題である。本論文では,確率計算(SC)技術に基づく効率的なハードウェア三分割シナプスアーキテクチャを提案した。SCを用いて,ハードウェア装置におけるDSPのような従来の計算要素を置換し,拡張確率論理を用いて,計算過程の間のデータ範囲をスケールした。結果は,提案したハードウェアアーキテクチャがソフトウェアシミュレーションと同じ出力挙動を持ち,大きなSNNsに対するシステムスケーラビリティを維持することができる,低いハードウェア資源消費(最先端の手法と比較して>85%の削減率)を持つことを示した。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】

シソーラス用語： 星状細胞 ,  相互作用 ,  *ハードウェア ,  電子装置 ,  シミュレーション ,  計算機アーキテクチャ ,  *シナプス ,  フォールトトレランス ,  ソフトウェア ,  ニューロン
準シソーラス用語： 自己修復 ,  スパイキングニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  計算 ,  ハードウェア ,  シナプス ,  アーキテクチャ