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J-GLOBAL ID：201902282348455402   整理番号：19A1408163

調整可能な重み更新プロトコルによるカーボンナノチューブシナプストランジスタを用いたパターン認識【JST・京大機械翻訳】

Pattern Recognition Using Carbon Nanotube Synaptic Transistors with an Adjustable Weight Update Protocol

著者 (7件)： Kim Sungho (Department of Electrical Engineering, Sejong University, Korea) ,  Choi Bongsik (School of Electrical Engineering, Kookmin University, Korea) ,  Lim Meehyun (Mechatronics R&D Center, Samsung Electronics, Korea) ,  Yoon Jinsu (School of Electrical Engineering, Kookmin University, Korea) ,  Lee Juhee (School of Electrical Engineering, Kookmin University, Korea) ,  Kim Hee-Dong (Department of Electrical Engineering, Sejong University, Korea) ,  Choi Sung-Jin (School of Electrical Engineering, Kookmin University, Korea)
資料名： ACS Nano  (ACS Nano)
巻： 11  号： 3  ページ： 2814-2822  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： W2326A  ISSN： 1936-0851  CODEN： ANCAC3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最近の電子応用は,限られたエネルギー消費でデータ処理を実行できる効率的な計算システムを必要とする。人間の脳の大規模な並列性により触発されて,神経形態システム(ハードウェアニューラルネットワーク)は,分類と認識のようなタスクを実行するための効率的な計算ユニットを提供する可能性がある。しかしながら,シナプスデバイス(すなわち,生物学的シナプスの機能をエミュレートするための不可欠な構築ブロック)の実装は,それらの制御不能な重み更新プロトコルとシステムの操作に対する対応する不確実な影響のために挑戦的なままであり,連続的な設計と最適化におけるボトルネックをもたらすことができる。ここでは,高度に精製された99%半導性カーボンナノチューブに基づくシナプストランジスタを示し,それは調整可能な重量更新線形性と変動マージンを提供できる。パターン認識の有効性を,装置-システムレベルシミュレーションフレームワークを用いて検証した。線形重み更新よりもむしろ拡大マージンは認識システムのフォールトトレランスを強化することができ,認識精度を改善した。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  データ処理 ,  不確実性 ,  *カーボンナノチューブ ,  フォールトトレランス ,  線形性 ,  半導性 ,  *パターン認識 ,  *トランジスタ ,  有効性 ,  エミュレーション ,  計算機システム ,  エネルギー消費 ,  *シナプス
準シソーラス用語： 神経 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アナログスイッチング ,  カーボンナノチューブ ,  神経形態学的システム ,  パターン認識 ,  シナプストランジスタ ,  最新の重量

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 更新 ,  プロトコル ,  パターン認識