論文の概要: Design and development of opto-neural processors for simulation of neural networks trained in image detection for potential implementation in hybrid robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10289v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 04:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 18:07:02.191193
• Title: Design and development of opto-neural processors for simulation of neural networks trained in image detection for potential implementation in hybrid robotics
• Title（参考訳）: ハイブリッドロボティクスにおける潜在実装のための画像検出訓練ニューラルネットワークのシミュレーションのための光ニューラルプロセッサの設計と開発
• Authors: Sanjana Shetty
• Abstract要約: リビングニューラルネットワークは、消費電力の低減、処理の高速化、生物学的リアリズムの利点を提供する。 本研究は,オプトジェネティクスによる精密アクティベーションを用いたSTDPベースのアルゴリズムを逆伝播させることにより,間接的に訓練されたシミュレーション型生きたニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks have been employed for a wide range of processing applications like image processing, motor control, object detection and many others. Living neural networks offer advantages of lower power consumption, faster processing, and biological realism. Optogenetics offers high spatial and temporal control over biological neurons and presents potential in training live neural networks. This work proposes a simulated living neural network trained indirectly by backpropagating STDP based algorithms using precision activation by optogenetics achieving accuracy comparable to traditional neural network training algorithms.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、画像処理、モータ制御、オブジェクト検出など、幅広い処理アプリケーションで使用されている。 リビングニューラルネットワークは、消費電力の低減、処理の高速化、生物学的リアリズムの利点を提供する。 オプトジェネティクスは生物学的ニューロンに対する空間的および時間的制御を提供し、生きたニューラルネットワークを訓練する可能性を示す。 本研究は、従来のニューラルネットワーク訓練アルゴリズムに匹敵する精度を達成する光遺伝学による精度活性化を用いて、stdpベースのアルゴリズムをバックプロパゲーションすることにより、間接的に学習するシミュレーションニューラルネットワークを提案する。

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