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J-GLOBAL ID：202202290116404818   整理番号：22A0466998

電解質ゲートトランジスタに基づくデュアルモード樹枝状デバイス増強ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dual-mode dendritic devices enhanced neural network based on electrolyte gated transistors

著者 (7件)： Jing Zhaokun (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing 100871, People’s Republic of China) ,  Yang Yuchao (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing 100871, People’s Republic of China) ,  Yang Yuchao (Center for Brain Inspired Chips, Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing 100871, People’s Republic of China) ,  Yang Yuchao (Center for Brain Inspired Intelligence, Chinese Institute for Brain Research (CIBR), Beijing 102206, People’s Republic of China) ,  Huang Ru (School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing 100871, People’s Republic of China) ,  Huang Ru (Center for Brain Inspired Chips, Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing 100871, People’s Republic of China) ,  Huang Ru (Center for Brain Inspired Intelligence, Chinese Institute for Brain Research (CIBR), Beijing 102206, People’s Republic of China)
資料名： Semiconductor Science and Technology  (Semiconductor Science and Technology)
巻： 37  号： 2  ページ： 024002 (7pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0503B  ISSN： 0268-1242  CODEN： SSTEET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物学的ニューロンの基本的成分として,樹状突起はニューロン活性に重要な影響を及ぼすことが証明されている。樹状突起構造を有する単一ニューロンは,多層パーセプトロン(MLP)に類似した高い信号処理能力を示すが,一方,単純化点ニューロンモデルは,人工知能アルゴリズムおよび神経形態学的システムにおいてまだ一般的であり,構築したシステムのそれらの効率および機能性を基本的に制限する。本研究では,入力電圧パルスを受けるとき,線形およびサブリニア電流-電圧応答の両方を生成するために動作できる,電解質ゲートトランジスタに基づくデュアルモード樹枝状デバイスを提案した。二重モード樹枝状デバイスを,ニューラルネットワークの表現能力を劇的に増強するために,重み行列と出力ニューロンの間の樹枝状処理ブロックとして使用できることを示した。デュアルモードデンドライト強化ニューラルネットワークは,従って,第2層に2つの訓練可能なパラメータのみを用いて構築され,MLPと比較して第2層パラメータ量の1000×低減を達成した。逆伝搬による訓練の後,ネットワークは,MNIST手書き数字分類において90.1%の精度に達し,高度に効率的な神経形態計算の構築における現在のデュアルモード樹枝状デバイスの利点を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  電圧 ,  電流 ,  簡素化 ,  *ネットワーク ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  信号処理 ,  人工知能 ,  *電解質 ,  パルス ,  樹状突起 ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *デュアルモード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電解質ゲートトランジスタ ,  デュアルモード ,  増強 ,  ニューラルネットワーク