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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NC, MBE
(併催)
2023-10-28
10:45
宮城 東北大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
アナログCMOSスパイキングニューラルネットワーク回路を用いた超低消費電力リザバー計算システムの設計
小野哲史守谷 哲山本英明東北大)・弓仲康史群馬大)・堀尾喜彦佐藤茂雄東北大NC2023-29
スパイキングニューラルネットワーク (SNN) は,イベント駆動型回路を用いて実装した際に消費電力を抑えられることから,... [more] NC2023-29
p.23
NC, MBE
(併催)
2022-09-29
10:25
宮城 東北大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
スパイキングニューラルネットワークのアナログ回路実装と時系列情報処理への応用
守谷 哲山本英明東北大)・弓仲康史群馬大)・佐藤茂雄堀尾喜彦東北大NC2022-33
近年,センサ信号などの低次元な信号をセンサの近傍で処理するエッジコンピューティングの重要性が高まっている.神経回路のダイ... [more] NC2022-33
p.5
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-22
14:05
ONLINE オンライン開催 ランダム化されたLorenz振動子系における同期現象を用いた秘密鍵交換
大抜倖司朗長 健一郎立命館大)・堀尾喜彦東北大)・宮野尚哉立命館大NLP2021-106 MICT2021-81 MBE2021-67
 [more] NLP2021-106 MICT2021-81 MBE2021-67
pp.155-158
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-23
09:50
ONLINE オンライン開催 減衰付きSTDP学習則のアナログ回路設計とLSI実装
守谷 哲加藤達暉東北大)・弓仲康史群馬大)・山本英明佐藤茂雄堀尾喜彦東北大NC2021-40
デバイスの低消費電力化や小型化を目的として,スパイキングニューラルネットワーク(SNN)が次世代の情報処理技術として期待... [more] NC2021-40
p.44
NLP 2021-12-18
14:50
大分 J:COM ホルトホール大分 3Dサイクリック型カオスニューラルネットワークリザバーを用いた時系列信号の分類タスクの実験
織間健守堀尾喜彦東北大NLP2021-65
カオスニューロンによって構成されたカオスニューラルネットワークリザバーは,一般的なリザバーと比較して少ないニューロン数で... [more] NLP2021-65
pp.100-103
NC, MBE
(併催)
2021-03-05
10:20
ONLINE オンライン開催 リザバーニューラルネットワークハードウェアのためのオンライン学習則の検討
工藤海斗福田佳祐堀尾喜彦東北大NC2020-66
 [more] NC2020-66
pp.133-138
MSS, NLP
(併催)
2020-03-09
15:20
愛知 やすらぎの宿 蒲郡荘
(開催中止,技報発行あり)
スピントロニクスデバイスに基づくシナプスの数理モデル
佐藤 拓菊池優志アレクサンダー クレンコフ堀尾喜彦深見俊輔東北大NLP2019-122
近年,脳の計算様式から着想を得たSpiking Neural Network (SNN)や,Spike-Timing D... [more] NLP2019-122
pp.55-60
NLP, NC
(併催)
2020-01-25
09:50
沖縄 宮古島マリンターミナル カオスニューラルネットワークリザバーにおけるダイナミクスの定量的評価
福田佳祐井上理哲人堀尾喜彦東北大NLP2019-102
時系列処理に適した計算モデルであるリザバーニューラルネットワークにおけるダイナミクスの多様性を高める方法として,カオスニ... [more] NLP2019-102
pp.89-94
NLP, NC
(併催)
2020-01-25
10:10
沖縄 宮古島マリンターミナル カオスニューラルネットワークリザバーの音声認識への応用
井上理哲人福田佳祐堀尾喜彦東北大NLP2019-103
リカレントニューラルネットワークを用いた学習ネットワークモデルであるニューラルネットワークリザバーのダイナミクスを多様化... [more] NLP2019-103
pp.95-98
NLP, NC
(併催)
2020-01-25
10:30
沖縄 宮古島マリンターミナル 熱ダイナミクスを利用したスピントロニクスニューロンデバイスの数理モデル
菊地優志佐藤 拓Aleksandr Kurenkov堀尾喜彦深見俊輔東北大NLP2019-104
シナプスの機能の1つであるスパイクタイミング依存可塑性(STDP)と,ニューロンの機能の1つであるリーク付き積分発火(L... [more] NLP2019-104
pp.99-104
MBE, NC
(共催)
2019-10-12
11:45
宮城 東北大学 IzhikvichニューロンモデルアナログMOS回路のLSI実装とその評価
田村祐樹守谷 哲加藤達暉櫻庭政夫佐藤茂雄堀尾喜彦東北大MBE2019-44 NC2019-35
脳神経系ネットワークが行う高度で低消費電力な情報処理を模倣したニューロモルフィックハードウェアを実現するために, 少ない... [more] MBE2019-44 NC2019-35
pp.69-73
NLP 2019-09-24
10:40
高知 高知県立大学 永国寺キャンパス 蝸牛に基づく能動的無反射伝送線路モデルのパラメータ値の決定手法
織間健守堀尾喜彦東北大NLP2019-53
牛に基づく能動的無反射伝送線路モデルは,少ないパラメータ数で基底膜の生理学的特徴をよく再現する受動的無反射伝送線路モデル... [more] NLP2019-53
pp.93-97
NC, MBE
(併催)
2019-03-04
16:10
東京 電気通信大学 IzhikvichニューロンモデルMOS回路の提案
田村祐樹守谷 哲加藤達暉櫻庭政夫堀尾喜彦佐藤茂雄東北大NC2018-60
脳神経系ネットワークが行う情報処理を模倣し, より高度で低消費電力な情報処理を行える新しいハードウェアを設計するために,... [more] NC2018-60
p.93
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
13:15
宮城 東北大学 [招待講演]ブレインモルフィックコンピューティングとエッジAIハードウェア
堀尾喜彦東北大CAS2018-42 NLP2018-77
本講演では,脳に特徴的に創発するような効率的で高性能な情報処理様式の実現を目指した,ブレインモルフィックコンピューティン... [more] CAS2018-42 NLP2018-77
pp.31-32
NLP 2017-11-06
10:25
宮城 東北大学電気通信研究所 ナノ・スピン総合研究棟 カンファレンスルーム A40 蝸牛に基づく受動的無反射伝送線路モデルの特徴量の定式化の改良
織間健守堀尾喜彦東北大NLP2017-76
受動的無反射伝送線路モデルは,モデル内のパラメータ値を調整することで生理学的蝸牛の特性をよく再現する.従来法では,蝸牛の... [more] NLP2017-76
pp.65-68
NLP 2017-11-06
11:15
宮城 東北大学電気通信研究所 ナノ・スピン総合研究棟 カンファレンスルーム A40 ブレインモルフィックコンピューティングパラダイムの創成に向けて
堀尾喜彦東北大NLP2017-78
近年,大規模な脳型コンピュータハードウェアを実現しようとする研究が世界的に広がっているが,いずれもこれまでの神経回路モデ... [more] NLP2017-78
pp.75-77
MRIS, ITE-MMS
(連催)
2017-10-19
13:45
新潟 柏崎エネルギーホール、新潟 [招待講演]アナログスピントロニクス素子とその人工神経回路網応用
秋間学尚William Borders深見俊輔守谷 哲栗原祥太Aleksandr Kurenkov堀尾喜彦佐藤茂雄大野英男東北大MR2017-18
人の脳に匹敵するような大規模な人工神経回路の実用化のためには,低消費電力で動作する専用の集積回路の開発が不可欠である.近... [more] MR2017-18
pp.7-12
NLP 2017-07-13
16:10
沖縄 宮古島マリンターミナル大研修室 脳・身体総合体コンピューティングについて
堀尾喜彦東北大NLP2017-38
近年,脳全体をシミュレートあるいはハードウェア(脳型コンピュータ)実装しようとする研究が世界的に広がっているが,非ノイマ... [more] NLP2017-38
pp.59-62
MBE, NC
(併催)
2017-03-13
14:35
東京 機械振興会館 アナログ磁気メモリデバイスを用いた自己連想記憶システムの構築
栗原祥太秋間学尚William A. Borders深見俊輔守谷 哲Aleksandr Kurenkov下橋亮太堀尾喜彦佐藤茂雄大野英男東北大NC2016-85
 [more] NC2016-85
pp.127-132
MBE, NC
(併催)
2016-11-18
16:40
宮城 東北大学 [招待講演]脳・身体総合体コンピューティングに向けて
堀尾喜彦東北大MBE2016-51 NC2016-33
近年、脳全体をシミュレートあるいはハードウェア(脳型コンピュータ)実装しようとする研究が世界的に広がっている。特に、大規... [more] MBE2016-51 NC2016-33
p.19(MBE), p.7(NC)
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