UNIVERSI
TÄ
TS-
BIBLIOTHEK
P
ADERBORN
Anmelden
Menü
Menü
Start
Hilfe
Blog
Weitere Dienste
Neuerwerbungslisten
Fachsystematik Bücher
Erwerbungsvorschlag
Bestellung aus dem Magazin
Fernleihe
Einstellungen
Sprache
Deutsch
Deutsch
Englisch
Farbschema
Hell
Dunkel
Automatisch
Sie befinden Sich nicht im Netzwerk der Universität Paderborn. Der Zugriff auf elektronische Ressourcen ist
gegebenenfalls
nur via VPN oder Shibboleth (DFN-AAI) möglich.
mehr Informationen...
Universitätsbibliothek
Katalog
Suche
Details
Zur Ergebnisliste
Ergebnis 3 von 19
Datensatz exportieren als...
BibTeX
CrossNets: possible neuromorphic networks based on nanoscale components
International journal of circuit theory and applications, 2003-01, Vol.31 (1), p.37-53
Türel, Özgür
Likharev, Konstantin
2003
Details
Autor(en) / Beteiligte
Türel, Özgür
Likharev, Konstantin
Titel
CrossNets: possible neuromorphic networks based on nanoscale components
Ist Teil von
International journal of circuit theory and applications, 2003-01, Vol.31 (1), p.37-53
Ort / Verlag
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd
Erscheinungsjahr
2003
Link zum Volltext
Quelle
Wiley Online Library
Beschreibungen/Notizen
Extremely dense neuromorphic networks may be based on hybrid 2D arrays of nanoscale components, including molecular latching switches working as adaptive synapses, nanowires as axons and dendrites, and nano‐CMOS circuits serving as neural cell bodies. Possible architectures include ‘free‐growing’ networks that may form topologies very close to those of cerebral cortex, and several species of distributed crossbar‐type networks, ‘CrossNets’ (including notably ‘InBar’ and ‘RandBar’), with better density and speed scaling. Numerical modelling show that the specific signal sign asymmetry used in CrossNets allows self‐excitation of recurrent networks with long‐range cell interaction, without a symmetry‐breaking global latchup. Our next goal is to develop methods of globally supervised teaching of extremely large networks with no external access to individual synapses. Such development would open a way towards cerebral‐cortex‐scale networks (with ∼1010 neural cells and ∼1014 synapses) capable of advanced information processing and self‐evolution at a speed several orders of magnitude higher than their biological prototypes. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0098-9886
eISSN: 1097-007X
DOI: 10.1002/cta.223
Titel-ID: cdi_crossref_primary_10_1002_cta_223
Format
–
Schlagworte
adaptation
,
crossbar arrays
,
hybrid circuits
,
nanoFETs
,
nanowires
,
neuromorphic networks
,
self-evolution
,
single-electron devices
,
synapses
Weiterführende Literatur
Empfehlungen zum selben Thema automatisch vorgeschlagen von
bX