Littérature scientifique sur le sujet « Neuromorphic platform »
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Articles de revues sur le sujet "Neuromorphic platform"
Urgese, Gianvito, Francesco Barchi, Emanuele Parisi, Evelina Forno, Andrea Acquaviva et Enrico Macii. « Benchmarking a Many-Core Neuromorphic Platform With an MPI-Based DNA Sequence Matching Algorithm ». Electronics 8, no 11 (14 novembre 2019) : 1342. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8111342.
Texte intégralPerez-Peña, Fernando, M. Angeles Cifredo-Chacon et Angel Quiros-Olozabal. « Digital neuromorphic real-time platform ». Neurocomputing 371 (janvier 2020) : 91–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.09.004.
Texte intégralRusso, Nicola, Haochun Huang, Eugenio Donati, Thomas Madsen et Konstantin Nikolic. « An Interface Platform for Robotic Neuromorphic Systems ». Chips 2, no 1 (1 février 2023) : 20–30. http://dx.doi.org/10.3390/chips2010002.
Texte intégralWang, Junyi. « A Review of Spiking Neural Networks ». SHS Web of Conferences 144 (2022) : 03004. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202214403004.
Texte intégralZhai, Yongbiao, Peng Xie, Jiahui Hu, Xue Chen, Zihao Feng, Ziyu Lv, Guanglong Ding, Kui Zhou, Ye Zhou et Su-Ting Han. « Reconfigurable 2D-ferroelectric platform for neuromorphic computing ». Applied Physics Reviews 10, no 1 (mars 2023) : 011408. http://dx.doi.org/10.1063/5.0131838.
Texte intégralBoldman, Walker L., Cheng Zhang, Thomas Z. Ward, Dayrl P. Briggs, Bernadeta R. Srijanto, Philip Brisk et Philip D. Rack. « Programmable Electrofluidics for Ionic Liquid Based Neuromorphic Platform ». Micromachines 10, no 7 (17 juillet 2019) : 478. http://dx.doi.org/10.3390/mi10070478.
Texte intégralTang, Jianbin, Benjamin Scott Mashford et Antonio Jimeno Yepes. « Semantic Labeling Using a Low-Power Neuromorphic Platform ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 15, no 8 (août 2018) : 1184–88. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2018.2834522.
Texte intégralBose, Saurabh K., Joshua B. Mallinson, Edoardo Galli, Susant K. Acharya, Chloé Minnai, Philip J. Bones et Simon A. Brown. « Neuromorphic behaviour in discontinuous metal films ». Nanoscale Horizons 7, no 4 (2022) : 437–45. http://dx.doi.org/10.1039/d1nh00620g.
Texte intégralSugiarto, Indar, et Felix Pasila. « Understanding a Deep Learning Technique through a Neuromorphic System a Case Study with SpiNNaker Neuromorphic Platform ». MATEC Web of Conferences 164 (2018) : 01015. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201816401015.
Texte intégralPetrov, A., L. Alekseeva, A. Ivanov, V. Luchinin, A. Romanov, T. Chikyow et T. Nabatame. « On the way to a neuromorphic memristor computer platform ». Nanoindustry Russia, no 1 (2016) : 94–109. http://dx.doi.org/10.22184/1993-8578.2016.63.1.94.109.
Texte intégralThèses sur le sujet "Neuromorphic platform"
Jeltsch, Sebastian [Verfasser], et Karlheinz [Akademischer Betreuer] Meier. « A Scalable Workflow for a Configurable Neuromorphic Platform / Sebastian Jeltsch ; Betreuer : Karlheinz Meier ». Heidelberg : Universitätsbibliothek Heidelberg, 2014. http://d-nb.info/117992584X/34.
Texte intégralFord, Andrew J. « LowPy : Simulation Platform for Machine Learning Algorithm Realization in Neuromorphic RRAM-Based Processors ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1617105323741119.
Texte intégralNease, Stephen H. « Neural and analog computation on reconfigurable mixed-signal platforms ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2014. http://hdl.handle.net/1853/53999.
Texte intégralFarahini, Nasim. « SiLago : Enabling System Level Automation Methodology to Design Custom High-Performance Computing Platforms : Toward Next Generation Hardware Synthesis Methodologies ». Doctoral thesis, KTH, Elektronik och Inbyggda System, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-185787.
Texte intégralWei-ChenHung et 洪瑋辰. « A deep learning simulation platform for non-volatile memory-based analog neuromorphic circuits ». Thesis, 2019. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/hwes23.
Texte intégral國立成功大學
微電子工程研究所
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With the rapid development of artificial intelligence, the Neuromorphic accelerator is regarded as a potential computing architecture in the future. Unlike the Von Neumann architecture, In-memory computing combines storage units and computing units on analog non-volatile memory. This method not only eliminates the time and energy consumption caused by the movement of data between the computing unit and the memory unit, but also make matrix multiplication to do large-scale parallelization, and finally achieve high efficiency energy consumption and reduce hardware area. In order to predict how the analog memory components under the new artificial intelligence architecture will affect the results such as accuracy, power consumption and operation speed, the goal of this paper is to establish a deep learning simulation platform for analogous non-volatile memory neuromorphic circuits. And explore the non-ideal characteristics of device such as bit constraints, nonlinear weight updates, component-to-component variations on neural network training. In this thesis, TensorFlow is used as the software framework to build a neural network simulation software. The mathematical function is used to describe the relationship between the number of analog device pulse and the weight. By modifying the parameters of the function, the bit precision of the device and degree of nonlinearity can be adjusted. In order to understand the influence of component variability on the neural network, a Gaussian distribution function is used to establish a variability distribution matrix, thereby simulating the device-to-device variation. In order to calculate the energy consumption of the synaptic array during the neural network training process, the formulas of dynamic energy consumption and static energy consumption are established, and the energy consumption in different operation stages is discussed. Finally, the parameters of the real device resistive memory (RRAM) are extracted to compare the accuracy of different device in the neural network. Using the simulation platform established by the above foundation, the simulation results show that the deivce needs at least 8-bit to achieve an accuracy of more than 90%. When the device curve more nonlinear, the accuracy decay more severe. By accumulating the weight gradient through additional digital circuits, the accuracy can achieve more than 95% in a low-precision neural network, and also greatly improve the accuracy of nonlinear characteristics. The results compare the accuracy of different real RRAM device in the neural network. In the variability simulation of component-to-component, it can be found that the neural network is robust to the variability of the device.
Chapitres de livres sur le sujet "Neuromorphic platform"
Chung, Daesu, Reid Hirata, T. Nathan Mundhenk, Jen Ng, Rob J. Peters, Eric Pichon, April Tsui et al. « A New Robotics Platform for Neuromorphic Vision : Beobots ». Dans Biologically Motivated Computer Vision, 558–66. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-36181-2_56.
Texte intégralSugiarto, Indar, Agustinus Bimo Gumelar et Astri Yogatama. « Embedded Machine Learning on a Programmable Neuromorphic Platform ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 119–28. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-9781-4_13.
Texte intégralCheng, Jingde. « Can “Neuromorphic Completeness” and “Brain-Inspired Computing” Provide a Promising Platform for Artificial General Intelligence ? » Dans Advances in Intelligent Automation and Soft Computing, 111–19. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81007-8_14.
Texte intégralShahsavari, Mahyar, Philippe Devienne et Pierre Boulet. « Spiking Neural Computing in Memristive Neuromorphic Platforms ». Dans Handbook of Memristor Networks, 691–728. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-76375-0_25.
Texte intégralKasabov, Nikola K. « From von Neumann Machines to Neuromorphic Platforms ». Dans Springer Series on Bio- and Neurosystems, 661–77. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-57715-8_20.
Texte intégralLi, Shiming, Lei Wang, Shiying Wang et Weixia Xu. « Liquid State Machine Applications Mapping for NoC-Based Neuromorphic Platforms ». Dans Communications in Computer and Information Science, 277–89. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8135-9_20.
Texte intégralBarchi, Francesco, Gianvito Urgese, Enrico Macii et Andrea Acquaviva. « Mapping Spiking Neural Networks on Multi-core Neuromorphic Platforms : Problem Formulation and Performance Analysis ». Dans VLSI-SoC : Design and Engineering of Electronics Systems Based on New Computing Paradigms, 167–86. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-23425-6_9.
Texte intégralSoltani Zarrin, Pouya, et Christian Wenger. « Pattern Recognition for COPD Diagnostics Using an Artificial Neural Network and Its Potential Integration on Hardware-Based Neuromorphic Platforms ». Dans Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019 : Workshop and Special Sessions, 284–88. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-30493-5_29.
Texte intégralZins, Noah, Yan Zhang et Hongyu An. « Implementation of Associative Memory Learning in Mobile Robots Using Neuromorphic Computing ». Dans Neuromorphic Computing [Working Title]. IntechOpen, 2023. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.110364.
Texte intégral« Mixed-signal neuromorphic platform design for streaming biomedical signal processing ». Dans Hardware Architectures for Deep Learning, 235–64. Institution of Engineering and Technology, 2020. http://dx.doi.org/10.1049/pbcs055e_ch10.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Neuromorphic platform"
Zhou, Pujun, et Shaogang Hu. « A Neuromorphic Computing Platform with Compact Neuromorphic Core ». Dans 2021 IEEE 3rd International Conference on Circuits and Systems (ICCS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccs52645.2021.9697293.
Texte intégralBuckley, S. M., A. N. McCaughan, J. Chiles, R. P. Mirin, S. W. Nam et J. M. Shainline. « Superconducting optoelectronic platform for neuromorphic computing ». Dans CLEO : Science and Innovations. Washington, D.C. : OSA, 2017. http://dx.doi.org/10.1364/cleo_si.2017.sth1n.3.
Texte intégralHaessig, Germain, Francesco Galluppi, Xavier Lagorce et Ryad Benosman. « Neuromorphic networks on the SpiNNaker platform ». Dans 2019 IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/aicas.2019.8771512.
Texte intégralSugiarto, Indar, Luis A. Plana, Steve Temple, Basabdatta S. Bhattacharya, Steve B. Furber et Patrick Camilleri. « Profiling a Many-core Neuromorphic Platform ». Dans 2017 IEEE 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icaict.2017.8687014.
Texte intégralDean, Mark E., Jason Chan, Christopher Daffron, Adam Disney, John Reynolds, Garrett Rose, James S. Plank, J. Douglas Birdwell et Catherine D. Schuman. « An Application Development Platform for neuromorphic computing ». Dans 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2016.7727354.
Texte intégralBui Phong, Nguyen Duc, Masoud Daneshtalab, Sergei Dytckov, Juha Plosila et Hannu Tenhunen. « Silicon synapse designs for VLSI neuromorphic platform ». Dans 2014 NORCHIP. IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/norchip.2014.7004745.
Texte intégralEl Maghraoui, Kaoutar, et Malte Rasch. « Platform for Next Generation Analog AI Hardware Acceleration Leveraging In-memory Computing Principals ». Dans Neuromorphic Materials, Devices, Circuits and Systems. València : FUNDACIO DE LA COMUNITAT VALENCIANA SCITO, 2023. http://dx.doi.org/10.29363/nanoge.neumatdecas.2023.074.
Texte intégralNease, Stephen, Stephen Brink et Paul Hasler. « STDP-enabled learning on a reconfigurable neuromorphic platform ». Dans 2013 European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/ecctd.2013.6662199.
Texte intégralGalicia, Melvin, Farhad Merchant et Rainer Leupers. « A Parallel SystemC Virtual Platform for Neuromorphic Architectures ». Dans 2022 23rd International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/isqed54688.2022.9806235.
Texte intégralPark, Kicheol, Yena Lee, Jiman Hong, Jae-Hoon An et Bongjae Kim. « Selecting a Proper Neuromorphic Platform for the Intelligent IoT ». Dans RACS '20 : International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3400286.3418264.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Neuromorphic platform"
Vineyard, Craig, Ryan Dellana, James Aimone et William Severa. Low-Power Deep Learning Inference using the SpiNNaker Neuromorphic Platform. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1761866.
Texte intégral