Neurocomputer architecture based on spiking neural network and its optoelectronic implementation

2019

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2536607
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The paper clarifies neurocomputer and neurocomputer architecture term definitions. The choice of spiking neural network as neurocomputer operating unit is substantiated. The spiking neurocomputer organization principles are formulated by analyzing and generalization of the current level of knowledge on neurocomputer architecture (based on analogy with the well-known von Neumann digital computer organization principles). Analytical overview of current projects on spiking neural networks hardware implementation is conducted. Their major disadvantages are highlighted. Optoelectronic hardware implementation of spiking neural network is proposed as such that is free of mentioned disadvantages due to usage of optical signals for communication between neurons, as well as organization of learning through hardware. The main technical parameters of the proposed spiking neural network are estimated.