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首页> Frontiers in neuroscience> Mapping the BCPNN Learning Rule to a Memristor Model.

Mapping the BCPNN Learning Rule to a Memristor Model.

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第一作者： Deyu,Wang
第一单位： State Key Laboratory of ASIC and System, School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China.
作者： Deyu,Wang [1] ; Jiawei,Xu [1] ; Dimitrios,Stathis [2] ; Lianhao,Zhang [3] ; Feng,Li [1] ; Anders,Lansner [4] ; Ahmed,Hemani [2] ; Yu,Yang [2] ; Pawel,Herman [2] ; Zhuo,Zou [1]
作者单位： State Key Laboratory of ASIC and System, School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China. [1] School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden. [2] Department of Electrical Engineering, Technical University of Denmark, Kongens Lyngby, Denmark. [3] School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden.;Department of Mathematics, Stockholm University, Stockholm, Sweden. [4]
关键词 Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN)analog neuromorphic hardwarelearning rulememristornonlinear dopant drift phenomenonspiking neural networkssynaptic state update
DOI 10.3389/fnins.2021.750458
PMID 34955716
发布时间 2023-09-21
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Frontiers in neuroscience

Frontiers in neuroscience

2021年15卷

750458页

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