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J-GLOBAL ID：202202256708214762   整理番号：22A0689336

神経形態学的進歩アーキテクチャ設計とその実装技術【JST・京大機械翻訳】

Neuromorphic advancements architecture design and its implementations technique

著者 (3件)： Balaji V. Nithin (Department of ECE, Aditya Engineering College, Surampalem, AP, India) ,  Srinivas P. Bala (Department of ECE, Aditya Engineering College, Surampalem, AP, India) ,  Singh Mahesh K. (Accendere Knowledge Management Services, New Delhi, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 51  号： P1  ページ： 850-853  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経形態学的アーキテクチャ(NA)は,神経機能の原理で設計されたハードウェアネットワークシステムである。ネットワークシステムは,生物学的ニューラルネットワークからヒントを得た。人工ニューラルネットワーク(ANN)の各ノードまたはニューロンをシナプスを用いて互いに接続した。生物学的脳と同様に,接続はシナプス重みと呼ばれるノード間の接続の振幅で制御される。従来のアーキテクチャとは異なり,ANNsは,実世界問題を解くため,結合で操作する非常に組織化された膨大な量の非常に組織化された処理要素から成る。NAは主要なソフトコンピューティング知識と考えられ,広く研究されている。それは,計算モデルのために過去数十年の間,適用した。本論文は,基本的にNAとニューラルネットワークと実装に焦点を合わせる。ニューラルネットワークと機械学習アルゴリズムをNAにおけるデータ分類によって使用する。このデータは,スーパーコンピュータと単一デバイス実装を含む多数の最新の進歩を提供し,スパイキングと非スパイキングニューロンに依存する。機械学習ハードウェア装置を,メムリスタデバイスの利用に使用した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  ニューラルネットワーク ,  生物学 ,  シナプス ,  ハードウェア ,  *神経科学 ,  スーパコンピュータ ,  *計算機アーキテクチャ ,  計算モデル ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 神経機能 ,  スパイキングニューロン ,  *アーキテクチャ設計 ,  メモリスタ ,  *神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 神経形態アーキテクチャ ,  ANN ,  深層ニューラルネットワーク ,  生物学的シナプス ,  計算モデル ,  エネルギー効率

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 神経形態学 ,  アーキテクチャ設計 ,  実装技術