Réseaux de neurones sur silicium PDF Download
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Author: Yannick Bornat
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 156
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Book Description
Dans un contexte où l'usage de circuits neuromimétiques se généralise au sein des neurosciences, nous étudions ici leur intégration au sein de réseaux adaptatifs. Les circuits mis en oeuvre se basent sur un modèle proche de la biologie résolu en continu et en temps réel. Les calculs relatifs à l'adaptation du réseau sont réalisés en numérique temps réel, logiciel et/ou matériel. La partie logicielle est assurée par un ordinateur interfacé à travers le bus PCI, tandis que la partie matérielle utilise des FPGAs. Trois générations sont présentées avec une analyse critique sur leur utilisation comme système de simulation de réseau neuronal
Author: Yannick Bornat
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 156
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Book Description
Dans un contexte où l'usage de circuits neuromimétiques se généralise au sein des neurosciences, nous étudions ici leur intégration au sein de réseaux adaptatifs. Les circuits mis en oeuvre se basent sur un modèle proche de la biologie résolu en continu et en temps réel. Les calculs relatifs à l'adaptation du réseau sont réalisés en numérique temps réel, logiciel et/ou matériel. La partie logicielle est assurée par un ordinateur interfacé à travers le bus PCI, tandis que la partie matérielle utilise des FPGAs. Trois générations sont présentées avec une analyse critique sur leur utilisation comme système de simulation de réseau neuronal
Author: Ludovic Alvado
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 54
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Book Description
Cette thèse décrit une nouvelle approche pour la modélisation de réseaux de neurones biologiques. Cette approche utilise des circuits intégrés analogiques spécifiques (ASIC) dans lesquels le formalisme de Hodgkin-Huxley est implémenté dans le but de réaliser des réseaux de neurones artificiels de densité moyenne et biologiquement réaliste. Elle aborde aussi les problèmes de disparités entre composants et le choix d’une structure optimisée pour l’utilisation en réseau.
Author: Arnaud Laflaquiere
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Author: Tor Sverre Lande
Publisher: Springer
ISBN: 0585280010
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 462
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Book Description
Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon emphasizes three important aspects of this exciting new research field. The term neuromorphic expresses relations to computational models found in biological neural systems, which are used as inspiration for building large electronic systems in silicon. By adequate engineering, these silicon systems are made useful to mankind. Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon provides the reader with a snapshot of neuromorphic engineering today. It is organized into five parts viewing state-of-the-art developments within neuromorphic engineering from different perspectives. Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon provides the first collection of neuromorphic systems descriptions with firm foundations in silicon. Topics presented include: large scale analog systems in silicon neuromorphic silicon auditory (ear) and vision (eye) systems in silicon learning and adaptation in silicon merging biology and technology micropower analog circuit design analog memory analog interchipcommunication on digital buses £/LIST£ Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon serves as an excellent resource for scientists, researchers and engineers in this emerging field, and may also be used as a text for advanced courses on the subject.
Author: G. Cauwenberghs
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9780792385554
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 444
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Book Description
Learning on Silicon combines models of adaptive information processing in the brain with advances in microelectronics technology and circuit design. The premise is to construct integrated systems not only loaded with sufficient computational power to handle demanding signal processing tasks in sensory perception and pattern recognition, but also capable of operating autonomously and robustly in unpredictable environments through mechanisms of adaptation and learning. This edited volume covers the spectrum of Learning on Silicon in five parts: adaptive sensory systems, neuromorphic learning, learning architectures, learning dynamics, and learning systems. The 18 chapters are documented with examples of fabricated systems, experimental results from silicon, and integrated applications ranging from adaptive optics to biomedical instrumentation. As the first comprehensive treatment on the subject, Learning on Silicon serves as a reference for beginners and experienced researchers alike. It provides excellent material for an advanced course, and a source of inspiration for continued research towards building intelligent adaptive machines.
Author: Mona E. Zaghloul
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461526809
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 293
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Book Description
When confronted with the hows and whys of nature's computational engines, some prefer to focus upon neural function: addressing issues of neural system behavior and its relation to natural intelligence. Then there are those who prefer the study of the "mechanics" of neural systems: the nuts and bolts of the "wetware": the neurons and synapses. Those who investigate pulse coded implementations ofartificial neural networks know what it means to stand at the boundary which lies between these two worlds: not just asking why natural neural systems behave as they do, but also how they achieve their marvelous feats. The research results presented in this book not only address more conventional abstract notions of neural-like processing, but also the more specific details ofneural-like processors. It has been established for some time that natural neural systems perform a great deal of information processing via electrochemical pulses. Accordingly, pulse coded neural network concepts are receiving increased attention in artificial neural network research. This increased interest is compounded by continuing advances in the field of VLSI circuit design. This is the first time in history in which it is practical to construct networks of neuron-like circuits of reasonable complexity that can be applied to real problems. We believe that the pioneering work in artificial neural systems presented in this book will lead to further advances that will not only be useful in some practical sense, but may also provide some additional insight into the operation of their natural counterparts.
Author: Gwendal Lecerf
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Durant ces trois années de doctorat, financées par le projet ANR MHANN (MemristiveHardware Analog Neural Network), nous nous sommes intéressés au développement d'une nouvelle architecture de calculateur à l'aide de réseaux de neurones. Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement bien adaptés à la reconnaissance d'images et peuvent être utilisés en complément des processeurs séquentiels. En 2008, une nouvelle technologie de composant a vu le jour : le memristor. Classé comme étant le quatrième élément passif, il est possible de modifier sa résistance en fonction de la densité de courant qui le traverse et de garder en mémoire ces changements. Grâce à leurs propriétés, les composants memristifs sont des candidats idéaux pour jouer le rôle des synapses au sein des réseaux de neurones artificiels. En effectuant des mesures sur la technologie des memristors ferroélectriques de l'UMjCNRS/Thalès de l'équipe de Julie Grollier, nous avons pu démontrer qu'il était possible d'obtenir un apprentissage de type STDP (Spike Timing Dependant Plasticity) classiquement utilisé avec les réseaux de neurones impulsionnels. Cette forme d'apprentissage, inspirée de la biologie, impose une variation des poids synaptiques en fonction des évènements neuronaux. En s'appuyant sur les mesures réalisées sur ces memristors et sur des simulations provenant d'un programme élaboré avec nos partenaires de l'INRIA Saclay, nous avons conçu successivement deux puces en silicium pour deux technologies de memristors ferroélectriques. La première technologie (BTO), moins performante, a été mise de côté au profit d'une seconde technologie (BFO). La seconde puce a été élaborée avec les retours d'expérience de la première puce. Elle contient deux couches d'un réseau de neurones impulsionnels dédié à l'apprentissage d'images de 81 pixels. En la connectant à un boitier contenant un crossbar de memristors, nous pourrons réaliser un démonstrateur d'un réseau de neurones hybride réalisé avec des synapses memristives ferroélectriques.
Author: Leslie S. Smith
Publisher: World Scientific
ISBN: 9789810233778
Category : Science
Languages : en
Pages : 278
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Book Description
Neuromorphic systems are implementations in silicon of sensory and neural systems whose architecture and design are based on neurobiology. This growing area proffers exciting possibilities, such as sensory systems that can compete with human senses and pattern recognition systems that can run in real time. The area is at the intersection of neurophysiology, computer science and electrical engineering. This book brings together recent developments in Europe and the US, so that researchers in both academia and industry can find out about the state of the art. As well as elementary material on what neuromorphic systems are and why they are growing in importance, the book contains details of current work. Them are articles on aspects of implementing sensory neuromorphic systems, as well as articles on neuromorphic hardware.
Author: Arnaud Laflaquière
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 182
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Book Description
CETTE THESE DECRIT UNE NOUVELLE APPROCHE POUR LA MODELISATION DE NEURONES BIOLOGIQUES. CETTE APPROCHE UTILISE DES CIRCUITS ELECTRONIQUES INTEGRES ANALOGIQUES SPECIFIQUES POUR IMPLEMENTER LE FORMALISME DE HODGKIN-HUXLEY. ILS SONT REALISES EN TECHNOLOGIE BICMOS AMS 0.8 M, SELON UN MODE DE CONCEPTION FULL CUSTOM. NOUS POUVONS AINSI, GRACE A CES ASICS (APPLICATION SPECIFIC INTEGRATED CIRCUITS), REPRODUIRE EN TEMPS REEL, ET DE FACON PRECISE, LE COMPORTEMENT ELECTRIQUE DYNAMIQUE D'UN GRAND NOMBRE DE CELLULES NERVEUSES. DE VERITABLES NEURONES ARTIFICIELS SONT ALORS DISPONIBLES POUR LA CONSTRUCTION DE CE QUE NOUS AVONS APPELE LES RESEAUX HYBRIDES. CES RESEAUX METTENT EN RELATION NEURONES REELS IN VITRO ET NEURONES ELECTRONIQUES ET OUVRENT DE NOMBREUSES PERSPECTIVES POUR DES EXPERIMENTATIONS EN NEUROPHYSIOLOGIE.
Author: Mariagiovanna Sami
Publisher: North Holland
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 324
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Book Description
Papers presented within this volume deal with architectures suitable for, and problems typical of, silicon implementation of neural nets. Analog solutions, as opposed to digital ones, are widely advocated as an attractive implementation, given compactness of the obtained architectures, low power consumption, and ease of emulating the analog behaviour of biological networks. Also, a mixed-mode solution, combining the analog/neural and the digital/logical processing aspects is advocated.
