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【24h】

樹状突起の逆伝搬特性を考慮したパルス形ハードウェアニューラルネットワークに対する検討

机译:考虑枝晶反向传播特性的脉冲硬件神经网络研究

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摘要

樹状突起の逆伝搬特性を考慮した階層型パルス形ハードウェアニューラルネットワークについて,隣接する二層間の時間的入力によるSTDP特性について,数式モデルとハードウェアモデルの両面から検討を行った。その結果,本階層型モデルがSTDP特性による時間的な結合荷重値の変化が加算可能であることや,時間的な入力による信号を学習できるモデルであることを数式モデルとハードウェアモデルを用いて示した。
机译:关于考虑树枝状晶体的反向传播特性的分层脉冲型硬件神经网络,从数学模型和硬件模型两个方面检查了由于两个相邻层之间的时间输入而引起的STDP特性。结果,使用数学模型和硬件模型,表明该分层模型可以由于STDP特性而随时间增加耦合负载值的变化,并且可以由于时间输入而学习信号。

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