論文の概要: Fast, Smart Neuromorphic Sensors Based on Heterogeneous Networks and
Mixed Encodings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04121v1
- Date: Fri, 9 Apr 2021 00:26:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 13:58:26.088970
- Title: Fast, Smart Neuromorphic Sensors Based on Heterogeneous Networks and
Mixed Encodings
- Title（参考訳）: 異種ネットワークと混合符号化に基づく高速・スマートニューロモルフィックセンサ
- Authors: Angel Yanguas-Gil
- Abstract要約: ニューロモルフィックアーキテクチャは、変化する環境に反応し、学習し、対応できるスマートセンサーの実装に理想的に適しています。
我々の研究は、昆虫の脳をモデルとして、異なる種類のニューロンやエンコーディングを組み込んだ異質なアーキテクチャをどのように利用して、入力処理、評価、応答を統合するシステムを構築することができるのかを理解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neuromorphic architectures are ideally suited for the implementation of smart
sensors able to react, learn, and respond to a changing environment. Our work
uses the insect brain as a model to understand how heterogeneous architectures,
incorporating different types of neurons and encodings, can be leveraged to
create systems integrating input processing, evaluation, and response. Here we
show how the combination of time and rate encodings can lead to fast sensors
that are able to generate a hypothesis on the input in only a few cycles and
then use that hypothesis as secondary input for more detailed analysis.
- Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックアーキテクチャは、変化する環境に反応、学習、応答できるスマートセンサーの実装に理想的に適している。
我々の研究は、昆虫の脳をモデルとして、異なる種類のニューロンやエンコーディングを組み込んだ異質なアーキテクチャをどのように利用して、入力処理、評価、応答を統合するシステムを構築することができるのかを理解する。
ここでは、時間とレートのエンコーディングの組み合わせが、わずか数サイクルで入力の仮説を生成し、その仮説を二次入力としてより詳細な分析に活用できる高速なセンサにどのようにつながるかを示す。
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