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J-GLOBAL ID：202202226900264386   整理番号：22A1100882

スパイキングニューラルネットワークにおける振動デバイスによるニューロン固有可塑性の実現【JST・京大機械翻訳】

Implementation of Neuronal Intrinsic Plasticity by Oscillatory Device in Spiking Neural Network

著者 (13件)： Wu Lindong (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Wang Zongwei (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Bao Lin (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Yu Zhizhen (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Chen Qingyu (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Ling Yaotian (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Qin Yabo (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Bao Shengyu (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Chen Zhuoya (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Bai Guandong (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, U.K.) ,  Cai Yimao (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China) ,  Robertson John (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, U.K.) ,  Huang Ru (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Electron Devices  (IEEE Transactions on Electron Devices)
巻： 69  号： 4  ページ： 1830-1834  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0222A  ISSN： 0018-9383  CODEN： IETDAI  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： ニューロンは,様々な種類の情報を伝達し,処理するためのヒト脳の基本要素である。シナプス可塑性の他に,ニューロン固有可塑性(NIP)は,環境に対する学習および適応のための神経回路の改善および安定化において不可欠な役割を果たす。本論文では,ハイブリッドVO_2/TaO_xデバイスを可変負荷抵抗器(TLR)と組み合わせることによりNIP挙動をエミュレートした。TLRと刺激強度を調整することによって,人工ニューロンの振動閾値を適応的に調節することができた。さらに,神経系に触発されて,変換ベースのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)における切片調整可能整流線形ユニット(IA-ReLU)として人工NIPを実装する。結果は,NIPが,従来のReLU関数と比較して,メムリスタアレイに及ぼす故障(SAF)効果を軽減し,認識精度を4.4%まで改善することを示した。これらの結果は,ニューロンの内因性可塑性が神経形態学的コンピューティングシステムのスパイキングにおいて重要な役割を果たすことを示す。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： *塑性 ,  計算機システム ,  故障 ,  *ニューロン ,  神経系 ,  *ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  エミュレーション ,  線形性 ,  神経科学 ,  整流 ,  神経経路 ,  神経可塑性
準シソーラス用語： 人工神経 ,  シナプス可塑性 ,  *スパイキングニューラルネットワーク ,  メモリスタ ,  神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  トランジスタ  (NC03070N) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパイキングニューラルネットワーク ,  ニューロン ,  固有 ,  可塑性