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J-GLOBAL ID：202002284064707539   整理番号：20A0963619

ライブデモンストレーション:ニューロモルフィック・プロセッサ上の代理勾配降下によるオンチップ数ショット学習【JST・京大機械翻訳】

Live Demonstration: On-chip Few-shot Learning with Surrogate Gradient Descent on a Neuromorphic Processor

著者 (4件)： Stewart Kenneth (Irvine,Computer Science Department UC,Irvine,CA,USA,92697-2625) ,  Orchard Garrick (Intel Labs Intel Corporation,Santa Clara,California) ,  Shrestha Sumit Bam (National University of Singapore,Tamasek Laboratories @ NUS,Singapore) ,  Neftci Emre (Irvine,Cognitive Sciences Department and Computer Science Department UC,Irvine,CA,USA,92697-2625)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AICAS  ページ： 128  発行年： 2020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： このライブ実証は,神経形態学的ハードウェアにおける動的視覚センサに示されるジェスチャのリアルタイム,埋め込まれた学習を示す。11クラスのジェスチャ上で部分的に訓練されたLoihi神経形態プロセッサに実装された多層スパイキングニューラルネットワークは,移動学習と局所シナプス可塑性の組合せを用いることにより,視覚センサに示される新しいクラスのジェスチャを学習することができる。訪問者は,新しいクラスのジェスチャのリアルタイム学習を経験する。それらは,データが接続された神経形態チップ上のネットワークによってリアルタイムに処理される視覚センサに示される。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： *学習 ,  ネットワーク ,  ハードウェア ,  粒状材 ,  *演算プロセッサ ,  多層 ,  視覚センサ
準シソーラス用語： 身振り ,  *オンチップ ,  シナプス可塑性 ,  実時間 ,  スパイキングニューラルネットワーク ,  訪問者 ,  神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： デモンストレーション ,  勾配 ,  降下 ,  オンチップ ,  ショット ,  学習