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J-GLOBAL ID：202202214439952028   整理番号：22A0483125

ニューロモルフィックコンピューティングのためのドリフトおよび拡散メモリスタベースシナプスにおけるSTDP特性のSPICE研究【JST・京大機械翻訳】

SPICE Study of STDP Characteristics in a Drift and Diffusive Memristor-Based Synapse for Neuromorphic Computing

著者 (12件)： Hu Suman (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Kang Jaehyun (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Kim Taeyoon (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Lee Suyoun (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Park Jong Keuk (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Kim Inho (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Kim Jaewook (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Kwak Joon Young (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Park Jongkil (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea) ,  Kim Gyu-Tae (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, South Korea) ,  Choi Shinhyun (School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea) ,  Jeong Yeonjoo (Center for Neuromorphic Engineering, Korea Institute of Science and Technology, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 6381-6392  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 神経形態学的ハードウェアは,人間の脳を模倣することにより,効率的な計算を可能にする大きなポテンシャルを持つシステムである。ニューロンスパイク(活動電位)を用いた新しいシステムプロセス情報とニューロン間のシナプス接続を,スパイクタイミング依存可塑性(STDP)のような生物学的に妥当な方法を用いて訓練した。メムリスタはそのような神経形態学的ハードウェアを実装する有望な候補である。STDPの忠実なエミュレーションを示すシナプスを形成するために,拡散とドリフトの2種類のメムリスタを提案し,拡散効果を用いて,STDPに重要なスパイクタイミング履歴をトレースし,ドリフトメモリスタは長い時間スケールで重み情報を維持した。本論文の目的は,SPICEモデルを用いて直列接続した2つのメムリスタを用いて,そのようなシナプスにおけるSTDP特性を系統的に調べることである。結果は,STDP特性がデバイスパラメータに強く依存し,STDP曲線の形状が修正されることを示した。STDP曲線の異なる形状を同定した。結果および分析は,将来の神経形態学的系に対する生物学的STDP特性を忠実に模倣できる,新しいデバイスに基づくシナプスの設計を支持することができた。Copyright 2022 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： ニューロン ,  *シナプス ,  *ドリフト ,  活動電位 ,  直列接続 ,  エミュレーション ,  ハードウェア
準シソーラス用語： *スパイクタイミング依存シナプス可塑性 ,  *メモリスタ ,  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)： ニューロモルフィックコンピューティング ,  ドリフト ,  拡散 ,  STDP ,  SPICE ,  研究