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J-GLOBAL ID：202102236975191001   整理番号：21A1711904

アナログスパイキングニューラルネットワーク分類器を用いた電力効率の良いスパイクソーティング方式【JST・京大機械翻訳】

Power-efficient Spike Sorting Scheme Using Analog Spiking Neural Network Classifier

著者 (5件)： Mukhopadhyay Anand Kumar (Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Sharma Atul (Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Chakrabarti Indrajit (Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Basu Arindam (Nanyang Technological University Singapore, Singapore) ,  Sharad Mrigank (Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India)
資料名： ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems  (ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems)
巻： 17  号： 2  ページ： 1-29  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5674A  ISSN： 1550-4832  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： ニューロンに神経信号を写像する方法はスパイクソーティングである。低電力スパイクソーティングシステムを,神経インプラント装置のために提示した。スパイクソーターは,多重電極に関連した信号取得チャネルによって共有される2段階訓練モジュールを構成する。低電力スパイキングニューラルネットワーク(SNN)モジュールはスパイククラスを割当てる責任がある。SNNの訓練精度を改善するために,2段階共有教師つきオンチップ訓練モジュールを提示した。インプラント後,比較的パワーハンガリー訓練モジュールは,ハエ訓練と適応を可能にする統計駆動再訓練アルゴリズムに基づいて,条件付きに活性化できる。SNN分類器のための低電力アナログ実装を,その近似計算特性を利用する抵抗クロスバーメモリに基づいて提案した。デバイスの物理的特性を用いたSNN機能の直接マッピングにより,アナログモード実装は,その完全ディジタル対応物よりも~21×低い電力を達成できる。また,分類精度に及ぼすそのような抵抗クロスバーデバイスにおける避けられない不正確さの影響を抑制するために,訓練プロセスにおけるデバイス変動の影響を組み込んだ。また,アナログSNNスパイクソーティングモジュールと同様に,約50nW電力とディジタル訓練モジュールとのインタフェイスを消費する,変動意識,ディジタル較正アナログフロントエンドも提示した。したがって,提案方式は,低電力,変動耐性,適応,ディジタル訓練,全アナログスパイクソーター装置であり,移植可能およびウェアラブル多チャネル脳マシンインタフェイスに適用できる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力 ,  ニューロン ,  分類装置 ,  アナログ系 ,  *ソーティング ,  多重化 ,  ディジタル方式 ,  神経インパルス ,  インタフェイス ,  チャネル ,  学習アルゴリズム ,  *電力効率
準シソーラス用語： オンチップ ,  アナログフロントエンド ,  低電力化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応 ,  神経形態計算 ,  抵抗クロスバネットワーク(RCN) ,  スパイクソーティング ,  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： アナログ ,  スパイキングニューラルネットワーク ,  分類器 ,  電力効率 ,  スパイク ,  ソーティング