論文の概要: The BrainScaleS-2 accelerated neuromorphic system with hybrid plasticity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11063v2
• Date: Thu, 3 Feb 2022 16:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 20:27:18.847685
• Title: The BrainScaleS-2 accelerated neuromorphic system with hybrid plasticity
• Title（参考訳）: ハイブリッド可塑性を有するBrainScaleS-2加速型ニューロモルフィックシステム
• Authors: Christian Pehle, Sebastian Billaudelle, Benjamin Cramer, Jakob Kaiser, Korbinian Schreiber, Yannik Stradmann, Johannes Weis, Aron Leibfried, Eric M\"uller, Johannes Schemmel
• Abstract要約: 本稿では,BrainScaleSニューロモルフィックアーキテクチャの第2世代について述べる。 バイオインスパイアされたスパイクニューラルネットワークプリミティブの、加速された物理的エミュレーションをサポートするカスタムアクセラレータコアと、密結合されたデジタルプロセッサと、イベントルーティングネットワークを組み合わせたものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Since the beginning of information processing by electronic components, the nervous system has served as a metaphor for the organization of computational primitives. Brain-inspired computing today encompasses a class of approaches ranging from using novel nano-devices for computation to research into large-scale neuromorphic architectures, such as TrueNorth, SpiNNaker, BrainScaleS, Tianjic, and Loihi. While implementation details differ, spiking neural networks - sometimes referred to as the third generation of neural networks - are the common abstraction used to model computation with such systems. Here we describe the second generation of the BrainScaleS neuromorphic architecture, emphasizing applications enabled by this architecture. It combines a custom analog accelerator core supporting the accelerated physical emulation of bio-inspired spiking neural network primitives with a tightly coupled digital processor and a digital event-routing network.
• Abstract（参考訳）: 電子部品による情報処理の開始以来、神経系は計算プリミティブの組織化のメタファーとして機能してきた。 今日、脳にインスパイアされたコンピューティングは、新しいナノデバイスを使った計算から、truenorth、spinnaker、brainscales、tianjic、loihiといった大規模ニューロモルフィックアーキテクチャの研究まで幅広いアプローチを包含している。 実装の詳細は異なるが、スパイクニューラルネットワーク(spiking neural networks)は、そのようなシステムで計算をモデル化するのによく使われる抽象化である。 本稿では,BrainScaleSニューロモルフィックアーキテクチャの第2世代について述べる。 これは、バイオインスパイアされたスパイクニューラルネットワークプリミティブの加速物理的エミュレーションをサポートするカスタムアナログアクセラレータコアと、密結合されたデジタルプロセッサとデジタルイベントルーティングネットワークを組み合わせたものだ。

関連論文リスト

• Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems [55.11642177631929]
  スパイクニューラルネットワークは、現代のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。 本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T04:48:45Z)
• Scalable Network Emulation on Analog Neuromorphic Hardware [3.1934373544259813]
  本稿では,BrainScaleS-2アクセラレーション型ニューロモルフィックプラットフォームのための新しいソフトウェア機能を提案する。 大規模なスパイクニューラルネットワークの分割エミュレーションを容易にする。 単チップBrainScaleS-2システムの物理的サイズ制約を超える2つのディープスパイクニューラルネットワークモデルのトレーニングを実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T09:27:05Z)
• Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
  本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。 我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。 本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T05:20:57Z)
• Spiking neural network for nonlinear regression [68.8204255655161]
  スパイクニューラルネットワークは、メモリとエネルギー消費を大幅に削減する可能性を持っている。 彼らは、次世代のニューロモルフィックハードウェアによって活用できる時間的および神経的疎結合を導入する。 スパイキングニューラルネットワークを用いた回帰フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T13:04:45Z)
• Neuromorphic Artificial Intelligence Systems [58.1806704582023]
  フォン・ノイマンアーキテクチャと古典的ニューラルネットワークに基づく現代のAIシステムは、脳と比較して多くの基本的な制限がある。 この記事では、そのような制限と、それらが緩和される方法について論じる。 これは、これらの制限が克服されている現在利用可能なニューロモーフィックAIプロジェクトの概要を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T20:16:05Z)
• POPPINS : A Population-Based Digital Spiking Neuromorphic Processor with Integer Quadratic Integrate-and-Fire Neurons [50.591267188664666]
  2つの階層構造を持つ180nmプロセス技術において,集団に基づくディジタルスパイキングニューロモルフィックプロセッサを提案する。 提案手法は,生体模倣型ニューロモルフィックシステム,低消費電力,低遅延推論処理アプリケーションの開発を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-19T09:26:34Z)
• Mapping and Validating a Point Neuron Model on Intel's Neuromorphic Hardware Loihi [77.34726150561087]
  インテルの第5世代ニューロモルフィックチップ「Loihi」の可能性について検討する。 Loihiは、脳内のニューロンをエミュレートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)という新しいアイデアに基づいている。 Loihiは従来のシミュレーションを非常に効率的に再現し、ネットワークが大きくなるにつれて、時間とエネルギーの両方のパフォーマンスにおいて顕著にスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T16:52:51Z)
• Accelerated Analog Neuromorphic Computing [0.0]
  本稿では,BrainScales (BSS) を加速したアナログニューロモルフィックコンピューティングアーキテクチャの背景にある概念について述べる。 第2世代のBrainScales-2(BSS-2)と、その最新のシリコン内実現であるHICANN-Xアプリケーション固有集積回路(ASIC)について述べる。 提示されたアーキテクチャは、ニューロンとシナプスの連続的、アナログ的、物理モデルの実装に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T16:00:55Z)
• Structural plasticity on an accelerated analog neuromorphic hardware system [0.46180371154032884]
  我々は, プレ・グポストシナプスのパートナーを常に切り替えることにより, 構造的可塑性を達成するための戦略を提案する。 我々はこのアルゴリズムをアナログニューロモルフィックシステムBrainScaleS-2に実装した。 ネットワークトポロジを最適化する能力を示し、簡単な教師付き学習シナリオで実装を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T10:15:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。