A design of HTM spatial pooler for face recognition using memristor-CMOS hybrid circuits

2016

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Green Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/iscas.2016.7527475
Деректер сенімділігі 85 жоғары
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

Hierarchical Temporal Memory (HTM) is a machine learning algorithm that is inspired from the working principles of the neocortex, capable of learning, inference, and prediction for bit-encoded inputs. Spatial pooler is an integral part of HTM that is capable of learning and classifying visual data such as objects in images. In this paper, we propose a memristor-CMOS circuit design of spatial pooler and exploit memristors capabilities for emulating the synapses, where the strength of the weights is represented by the state of the memristor. The proposed design is validated on a challenging application of single image per person face recognition problem using AR database resulting in a recognition accuracy of 80%.