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J-GLOBAL ID:202002283481300706   整理番号:20A1606120

デジタルシリコンニューロンモデルに向けたパラメータ探索手法

A Parameter Fitting Method for Digital Spiking Silicon Neuron Model
著者 (1件):
資料名:
巻: 72  号:ページ: 103-109(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: G0185A  ISSN: 0037-105X  CODEN: SEKEAI  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 解説  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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シリコン神経ネットワークは神経系を模倣する電子回路システムであり,神経系の情報処理を高い電力効率で実現する為,次世代人工知能の基盤技術として,近年注目を集めている.シリコン神経ネットワークは神経細胞の挙動を再現するシリコンニューロンから構成されるが,我々はこれまでの研究で,少ない消費回路リソースで多種多様な神経細胞クラスを忠実に再現するDigital Spiking Silicon Neuron (DSSN)モデルの開発を行ってきた.本解説では,DSSN モデルについて,特にパラメータ探索手法を中心に,解説を行う.(著者抄録)
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分類 (1件):
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ニューロコンピュータ 
引用文献 (25件):
タイトルに関連する用語 (3件):
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