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J-GLOBAL ID：201702262448979487   整理番号：17A0214249

スパイクtime/rate依存性可塑性を用いたハイブリッドCMOS/RRAMニューラルネットワークの実証【Powered by NICT】

Demonstration of hybrid CMOS/RRAM neural networks with spike time/rate-dependent plasticity

著者 (7件)： Milo V. (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), Politecnico di Milano and IU.NET, piazza L. da Vinci 32, 20133, Milano, Italy) ,  Pedretti G. (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), Politecnico di Milano and IU.NET, piazza L. da Vinci 32, 20133, Milano, Italy) ,  Carboni R. (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), Politecnico di Milano and IU.NET, piazza L. da Vinci 32, 20133, Milano, Italy) ,  Calderoni A. (Micron Technology, Boise, ID, USA) ,  Ramaswamy N. (Micron Technology, Boise, ID, USA) ,  Ambrogio S. (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), Politecnico di Milano and IU.NET, piazza L. da Vinci 32, 20133, Milano, Italy) ,  Ielmini D. (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), Politecnico di Milano and IU.NET, piazza L. da Vinci 32, 20133, Milano, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEDM  ページ： 16.8.1-16.8.4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 抵抗スイッチングメモリを持つニューラルネットワーク(RRAM)シナプスはヒト脳における学習と認識を模倣し,このようにしてvon Neumann計算機アーキテクチャの主要な限界を克服することができる。多くの研究者はパターンの予め決められたセットの教師つき学習を目指しているが,パターンの教師なし学習は脳からヒントを得たロボット/雄ナビゲーションのための魅力的で可能性がある。スパイク-時間依存性可塑性(STDP)とスパイク速度依存塑性(SRDP)による教師なし学習のできるCMOS/RRAMシナプスを持つ神経回路網を実証した。最初に,RRAMシナプスネットワークにおけるSTDP学習を実証した。SRDPできる4つのtransistor/1抵抗シナプスを示し,最終的に神経回路網のレベルでSRDP学習,更新,およびパターンの認識を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 時間依存性 ,  教師つき学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  シナプス ,  教師なし学習 ,  神経回路網 ,  ヒト ,  ロボット ,  学習 ,  計算機アーキテクチャ ,  *塑性 ,  *CMOS
準シソーラス用語： スパイクタイミング依存シナプス可塑性 ,  抵抗スイッチングメモリ ,  *ReRAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： スパイク ,  依存性 ,  可塑性 ,  CMOS ,  RRAM ,  ニューラルネットワーク ,  実証