神経形態アーキテクチャ上のスパイキングニューラルネットワークの実装:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Huynh Phu Khanh; Varshika M. Lakshmi; Paul Ankita; Isik Murat; Balaji Adarsha; Das Anup

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201146063780 整理番号：22P0291509

神経形態アーキテクチャ上のスパイキングニューラルネットワークの実装:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Implementing Spiking Neural Networks on Neuromorphic Architectures: A Review

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,産業と学界は,スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いて設計された機械学習アプリケーションを実行するためのいくつかの異なる神経形態システムを提案している。設計および技術フロントに関する成長複雑性により,機械学習アプリケーションをアドミットし実行するためのプログラミングは,ますます挑戦的になっている。さらに,リアルタイム性能を保証し,低エネルギーを消費し,論理およびメモリ故障に対する許容度を提供するために,神経形態システムが必要とされる。従って,現在と新生の神経形態システムに関する機械学習アプリケーションを実装できるシステムソフトウェアフレームワークの明白な必要性があり,同時に,性能,エネルギー,および信頼性を扱う。ここでは,プラットフォームベース設計とハードウェアソフトウェア共設計の両方に対して提案されたそのようなフレームワークの包括的な概観を提供した。神経形態学的コンピューティングのためのシステムソフトウェア技術の分野で将来が持つ課題と機会を強調した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ニューロコンピュータ , 計算機システム開発 , 中枢神経系

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