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【24h】

時系列パターンを保持可能なSTDPを有するパルス形ハードウェアニューラルネットワーク

机译:具有STDP的脉冲型硬件神经网络能够保存时间序列模式

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摘要

本論文では,STDPがスパイクの時間的な相関関係によりrnシナプス結合荷重が変化する学習則である点に着目し,rnSTDPを有するパルス形ハードウェアニューラルネットワrnークを提案した。その結果,本P-HNNは,入力パルスの時rn間差に依存して変化するシナプス結合荷重値がメキシカンrnハット型の時間窓を示すことを明らかにした。さらに,STDPrnを有する本P-HNNを用いて,時系列パターンの保持に対すrnる出力特性について検討を行った。
机译:在本文中,我们集中于以下事实:STDP是一个学习规则,其中rn突触耦合权重由于尖峰的时间相关性而变化,并提出了一个带有rnSTDP的脉冲型硬件神经网络。结果,明确了该P-HNN示出了墨西哥rn帽型时间窗口,其中突触耦合负载值根据输入脉冲之间的rn之差而改变。此外,使用带有STDPrn的P-HNN,我们检查了保留时间序列模式的输出特性。

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