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Jungjin Park (Seoul National University) Hyungjin Kim (Seoul National University) Min-Woo Kwon (Seoul National University) Sungmin Hwang (Seoul National University) Myung-Hyun Baek (Seoul National University) Jeong-Jun Lee (Seoul National University) Taejin Jang (Seoul National University) Byung-Gook Park (Seoul National University)
저널정보
대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.17 No.2
발행연도
2017.4
수록면
210 - 215 (6page)

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We have developed the neuromorphic system that can work with the four-terminal Si-based synaptic devices and verified the operation of the system using simulation tool and printed-circuit-board (PCB). The symmetrical current mirrors connected to the n-channel and p-channel synaptic devices constitute the synaptic integration part to express the excitation and the inhibition mechanism of neurons, respectively. The number and the weight of the synaptic devices affect the amount of the current reproduced from the current mirror. The double-stage inverters controlling delay time and the NMOS with large threshold voltage (V<SUB>T</SUB>) constitute the action-potential generation part. The generated action-potential is transmitted to next neuron and simultaneously returned to the back gate of the synaptic device for changing its weight based on spike-timing-dependent-plasticity (STDP).
#Neuromorphic #neuron circuit #synaptic device #action-potential #spike-timing-dependentplasticity(STDP)

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. EXPERIMENTAL RESULTS
III. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
R. Ananthanarayanan et al., “The cat is out of the bag: Cortical simulations with 109 neurons, 1013 synapses”, in Proc. IEEE/ACM Conf. High Perform. Netw. Comput., 2009, pp. 1?12. S. Yu et al., “An electronic synapse device based on metal oxide resistive switching memory for neuromorphic computation”, IEEE Trans. Electron Devices, Vol. 58, No. 8, pp. 2729?2737, Aug., 2011. K. D. Cantley et al., “Hebbian learning in spiking neural networks with nanocrystalline Silicon TFTs and memristive synapses”, IEEE Trans. Nanotechnology, Vol. 10, No. 5, pp. 1066?1073, Sep., 2011. C. Zamarreno-Ramos et al., “On spike-timingdependent- plasticity, memristive devices, and building a self-learning visual cortex”, Front. Neurosci, Vol. 5, Art. 16, Mar., 2011. H. Kim et al., “Silicon-based floating-body synaptic transistor,” Int. Conf. on Solid State Devices and Materials, pp. 322-323, Sep., 2012.

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