ハイブリッド可塑性を有する脳スケールS-2加速ニューロモルフィックシステム【JST・京大機械翻訳】

Pehle Christian; Billaudelle Sebastian; Cramer Benjamin; Kaiser Jakob; Schreiber Korbinian; Stradmann Yannik; Weis Johannes; Leibfried Aron; Mueller Eric; Schemmel Johannes

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221006121811 整理番号：22P0280223

ハイブリッド可塑性を有する脳スケールS-2加速ニューロモルフィックシステム【JST・京大機械翻訳】

The BrainScaleS-2 accelerated neuromorphic system with hybrid plasticity

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月03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)

電子部品による情報処理の開始以来,神経系は計算プリミティブの組織化のためのメタファとして役立った。今日,脳に触発されたコンピューティングは,True North,SpiNNker,BrainScaleS,Tianjic,およびLoihiのような大規模神経形態構造を研究するために,計算のために新しいナノデバイスを使用するアプローチのクラスを包含している。実装の詳細は異なっているが,ニューラルネットワークの第三世代として参照されるニューラルネットワークのスパイキングは,そのようなシステムによる計算をモデル化するために用いられる一般的な抽象化である。ここでは,脳ScaleS神経形態学的アーキテクチャの第二世代を記述し,このアーキテクチャにより可能な応用を強調した。それは,厳密に結合したディジタルプロセッサとディジタルイベントルーティングネットワークによるバイオインスパイアードスパイキングニューラルネットワークプリミティブの加速された物理的エミュレーションをサポートするカスタムアナログ加速器コアを結合した。【JST・京大機械翻訳】

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ニューロコンピュータ

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