Zobrazeno 1 - 10
of 227
pro vyhledávání: '"digital neuromorphic hardware"'
Exploring and understanding the functioning of the human brain is one of the greatest challenges for current research. Neuromorphic engineering tries to address this challenge by abstracting biological mechanisms and translating them into technology.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.09049
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sacha J. van Albada, Andrew G. Rowley, Johanna Senk, Michael Hopkins, Maximilian Schmidt, Alan B. Stokes, David R. Lester, Markus Diesmann, Steve B. Furber
Publikováno v:
Frontiers in Neuroscience, Vol 12 (2018)
The digital neuromorphic hardware SpiNNaker has been developed with the aim of enabling large-scale neural network simulations in real time and with low power consumption. Real-time performance is achieved with 1 ms integration time steps, and thus a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/96daba9465814c4c9be69d2ab67d5fe9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Neuroscience, Vol 12 (2018)
Spiking Neural Networks (SNNs) have high potential to process information efficiently with binary spikes and time delay information. Recently, dedicated SNN hardware accelerators with on-chip synapse memory array are gaining interest in overcoming th
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5d28810718c143fdaad59dc29ed4a7ef
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2020 IEEE 15th International Conference on Solid-State & Integrated Circuit Technology (ICSICT).
The spiking neural network (SNN) converted from artificial neural network (ANN) usually contains many high-precision parameters. This will cause a lot of hardware resources to be consumed. A spiking binary neural network is proposed in this paper, wh
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::093c5c3319923a636a9be3d441512735
https://doi.org/10.1109/icsict49897.2020.9278275
https://doi.org/10.1109/icsict49897.2020.9278275
Autor:
Widén, Lukas, Blomqvist, Gustaf
SpiNNaker is a neuromorphic hardware devised to simulate SNNs effectively.This paper examines how the performance of an SNN simulated on SpiNNaker is affected by its ratio of number of neurons to number of connections between neurons, as the SNN grow
Externí odkaz:
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-280362
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.