Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Neural Circuits01:25

Neural Circuits

2.5K
Neural circuits and neuronal pools are two of the main structures found in the nervous system. Neural circuits are networks of neurons that work together to carry out a specific task or process. They consist of interconnected neurons and glial cells, which provide structural and metabolic support.
Neuronal pools are collections of nerve cells with similar functions and interact through chemical and electrical signals. These pools include both interneurons (the central neural circuit nodes that...
2.5K
Convolution: Math, Graphics, and Discrete Signals01:24

Convolution: Math, Graphics, and Discrete Signals

756
In any LTI (Linear Time-Invariant) system, the convolution of two signals is denoted using a convolution operator, assuming all initial conditions are zero. The convolution integral can be divided into two parts: the zero-input or natural response and the zero-state or forced response, with t0 indicating the initial time.
To simplify the convolution integral, it is assumed that both the input signal and impulse response are zero for negative time values. The graphical convolution process...
756
Convolution Properties II01:17

Convolution Properties II

522
The important convolution properties include width, area, differentiation, and integration properties.
The width property indicates that if the durations of input signals are T1 and T2, then the width of the output response equals the sum of both durations, irrespective of the shapes of the two functions. For instance, convolving two rectangular pulses with durations of 2 seconds and 1 second results in a function with a width of 3 seconds.
The area property asserts that the area under the...
522
Convolution Properties I01:20

Convolution Properties I

494
Convolution computations can be simplified by utilizing their inherent properties.
The commutative property reveals that the input and the impulse response of an LTI (Linear Time-Invariant) system can be interchanged without affecting the output:
494
MOS Capacitor01:25

MOS Capacitor

1.4K
A Metal-Oxide-Semiconductor (MOS) capacitor is a fundamental structure used extensively in semiconductor device technology, particularly in the fabrication of integrated circuits and MOSFETs (metal-oxide-semiconductor field-effect transistors). The MOS capacitor consists of three layers: a metal gate, a dielectric oxide, and a semiconductor substrate.
The metal gate is typically made from highly conductive materials such as aluminum or polysilicon. Beneath the metal gate lies a thin layer of...
1.4K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Activated hepatic stellate cells impair NK cell anti-fibrosis capacity through a TGF-β-dependent emperipolesis in HBV cirrhotic patients.

Scientific reports·2017
Same author

Concurrent agglomeration and straining govern the transport of <sup>14</sup>C-labeled few-layer graphene in saturated porous media.

Water research·2017
Same author

Effects of temperature on graphene oxide deposition and transport in saturated porous media.

Journal of hazardous materials·2017
Same author

Computational Analysis of Intra-Ventricular Flow Pattern Under Partial and Full Support of BJUT-II VAD.

Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research·2017
Same author

Inflammation is independent of steatosis in a murine model of steatohepatitis.

Hepatology (Baltimore, Md.)·2017
Same author

Electromagnetic pulsed thermography for natural cracks inspection.

Scientific reports·2017

関連する実験動画

Updated: Dec 29, 2025

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes
08:07

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes

Published on: March 9, 2019

8.2K

完全にハードウェアで実装されたメミリストア・コンボリューションニューラルネットワーク

Peng Yao1, Huaqiang Wu2,3, Bin Gao1,4

  • 1Institute of Microelectronics, Beijing Innovation Center for Future Chips (ICFC), Tsinghua University, Beijing, China.

Nature
|January 31, 2020
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

高性能メムリストルクロスバー配列は,コンボリューションニューラルネットワーク (CNN) の効率的なハードウェア実装を可能にします. このニューロモルフィックシステムは,GPUと比較して優れたエネルギー効率で,画像認識タスクで96%以上の精度を達成します.

さらに関連する動画

A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold
07:46

A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold

Published on: November 2, 2017

9.2K
Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks
11:18

Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Published on: March 2, 2015

10.7K

関連する実験動画

Last Updated: Dec 29, 2025

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes
08:07

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes

Published on: March 9, 2019

8.2K
A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold
07:46

A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold

Published on: November 2, 2017

9.2K
Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks
11:18

Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Published on: March 2, 2015

10.7K

科学分野:

  • ニューロモルフィック・エンジニアリング
  • 材料科学
  • コンピュータ科学

背景:

  • メモリストルベースのニューロモルフィックコンピューティングは,高速でエネルギー効率の良いニューラルネットワークのトレーニングを提供します.
  • メムリストル・クロスバーを使用したコンボリューションニューラルネットワーク (CNN) のハードウェア実装は,デバイスの不完全性のために困難である.
  • メムリストルベースのCNNでソフトウェアに匹敵する結果を達成することは,デバイスの変動性と低収量のために困難です.

研究 の 目的:

  • 高性能で均一なメミリストア・クロスバー・アレイをCNNの実装のために製造する.
  • デバイスの非理想性を克服するためのハイブリッドトレーニング方法を開発する.
  • 画像認識とエッジコンピューティングのためのスケーラブルなMemristorベースのCNNを実証します.

主な方法:

  • 統合メムリストルクロスバー配列の製造 (8,2048セル配列).
  • ハイブリッドトレーニングのアプローチの開発と適用
  • MNIST画像認識のための5層メミリストルベースのCNNの実装.

主要な成果:

  • メムリストルベースのCNNを使用してMNIST画像認識で高い精度 (> 96%) を達成しました.
  • パラレル処理能力が実証されている. パラレルコンボリュートと異なる入力処理を同時に含む.
  • 最先端のGPUより2倍のエネルギー効率を示した.
  • 余剰ニューラルネットワークのような より大きなニューラルネットワークのアーキテクチャへの拡張性を示しました

結論:

  • メムリストルベースの非フォン・ノイマンハードウェアソリューションは,ディープニューラルネットワークに有効です.
  • 開発されたシステムは,エネルギー効率の良いエッジコンピューティングアプリケーションのための有望な経路を提供します.
  • 高性能で均一なメモリストア配列は,適応トレーニングと組み合わせて,ハードウェアのCNN実装における以前の制限を克服します.