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J-GLOBAL ID：201902270468506606   Reference number：19A2402252

Improving Robustness of ReRAM-based Spiking Neural Network Accelerator with Stochastic Spike-timing-dependent-plasticity

確率的スパイクタイミング依存可塑性によるReRAMベーススパイキングニューラルネットワーク加速器のロバスト性の改善【JST・京大機械翻訳】

Author (3)： She Xueyuan (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA) ,  Long Yun (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA) ,  Mukhopadhyay Saibal (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： IJCNN  Page： 1-8  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Spike-timing-dependent-plastic...

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Thesaurus term： algorithm ,  computer system(hardware) ,  unsupervised learning ,  similarity ,  *neural network(biomodel) ,  high speed ,  synapse ,  *accelerator ,  pattern recognition ,  *robustness ,  artificial intelligence ,  noise(signal)
Semi thesaurus term： 決定論 ,  *ReRAM ,  *スパイクタイミング依存シナプス可塑性 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (3)： Graphic and image processing in general  (JE04010I) ,  Signal theory  (ND02020G) ,  Speach processing  (JE05000E)

Terms in the title (6)： 確率 ,  スパイクタイミング依存可塑性 ,  ReRAM ,  スパイキングニューラルネットワーク ,  加速器 ,  ロバスト性