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J-GLOBAL ID：202104020703404907
Research Project code：19203982
スパイキングネットによるエッジでのリアルタイム学習基盤
スパイキングネットによるエッジでのリアルタイム学習基盤
National award number：JPMJCR19K2
Study period：2019 - 2024
Organization (1)：
Principal investigator：
(
, 電子光技術研究部門, 主任研究員 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJCR19K2
Research overview：
機械学習の誤差逆伝播(BP)は膨大な論理演算が大電力を消費します。一方スパイキングニューラルネット(SNN)のニューロン発火連鎖が自発的に特定ループに収束する「アトラクタ形成」は、BPと同じ機能を持ちます。これを使えばオンサイトで超低消費電力リアルタイム学習推論が行えるはずです。独自開発ニューロモルフィック素子でSNNを構築し、人の無意識下の行動を学習推論する本人認証装置を作製しこれを実証します。
Terms in the title (4)：
Terms in the title
Keywords automatically extracted from the title.
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Research program：
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Parent Research Project：
Society 5.0を支える革新的コンピューティング技術
Organization with control over the research：
Japan Science and Technology Agency
