ニューロモルフィックコンピューティング

◆ AI 技術の高度化に不可欠なニューロチップの基礎となる脳型 (ニューロモルフィック) コンピューティングを詳説! ◆ハードウェアニューラルネットワークの構築に必要なアルゴリズムとハードウェアの協調設計、協調最適化の方法論をまとめた、類を見ない 1 冊! ◆ AI 技術の最新動向、ハードウェア実装に関心のある研究者や技術者、学生などに。 【主な目次】 第 1 章 概要 第 2 章 人工ニューラルネットワークの基礎 第 3 章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク 第 4 章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理 第 5 章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装 第 6 章 結論 付録 序文 謝辞 第 1 章 概要 1.1 ニューラルネットワークの歴史 1.2 ソフトウェアにおけるニューラルネットワーク 1.3 ニューロモルフィックハードウェアの必要性 1.4 本書の目的と概略 参考文献 第 2 章 人工ニューラルネットワークの基礎 2.1 人工ニューラルネットワークの動作原理 2.2 ニューラルネットワークに基づく機械学習 2.3 ネットワークトポロジー 2.4 データセットとベンチマーク 2.5 深層学習 参考文献 第 3 章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク 3.1 概要 3.2 汎用プロセッサ 3.3 デジタルアクセラレータ 3.4 アナログ・ミックスドシグナルアクセラレータ (analog/mixed-signal accelerators) 3.5 事例研究:適応型動的計画法 (ADP) のためのエネルギー効率の高いアクセラレータ 参考文献 第 4 章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理 4.1 スパイキングニューラルネットワーク 4.2 浅い層を持つ SNN における学習 4.3 深層 SNN での学習 第 4 章 付録:Multi-timescale adaptive threshold モデル (MAT モデル) 4.付.1 Leaky Integrate and Fire モデル 4.付.2 MAT モデル 4.付.3 スパイキングニューロンモデルの比較 参考文献 第 5 章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装 5.1 特殊化したハードウェアの必要性 5.2 デジタル SNN (digital SNN) 5.3 アナログ/ミックスドシグナル SNN (analog/mixed-signal SNN) 参考文献 第 6 章 結論 6.1 展望 6.2 結論 参考文献 付録 付.1 ポップフィールドネットワーク 付.2 ポップフィールドネットワークによるメモリの自己修復 参考文献 索引