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J-GLOBAL ID：202002269619765559   整理番号：20A0905605

メムリスタクロスバアレイに基づくアナログニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Analog Neural Network based on Memristor Crossbar Arrays

著者 (4件)： Yildiz Hacer A. (Istanbul Technical University,Faculty of Electrical&Electronics Eng.,Istanbul,Turkey,34469) ,  Altun Mustafa (Istanbul Technical University,Faculty of Electrical&Electronics Eng.,Istanbul,Turkey,34469) ,  Gungordu Ali Dogus (Istanbul Technical University,Faculty of Electrical&Electronics Eng.,Istanbul,Turkey,34469) ,  Stan Mircea R. (University of Virginia,Dept. of ECE,Charlottesville,Virginia,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ELECO  ページ： 358-361  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： 本論文では,メムリスタベースのクロスバーアレイアーキテクチャを用いて,新しいフィードフォワードアナログニューラルネットワークを設計した。この構造は正と負の極性結合行列からなる。提案した回路の性能と有用性を示すために,虹彩データ認識のサンプル応用を検討した。提案したニューラルネットワーク実装は,0.35μmCMOS技術を用いたCadence設計環境におけるシミュレーションにより承認される。得られた結果は,高密度ニューラルネットワークの実装に有望である。Copyright 2020 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： 極性 ,  *ニューラルネットワーク ,  虹彩 ,  アナログ系 ,  フィードフォワード ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 高密度 ,  *メモリスタ ,  結合行列 , 【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 (2件)： アナログ ,  ニューラルネットワーク