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Artificial Life and Robotics
Erschienen in: Artificial Life and Robotics 2/2018

18.12.2017 | Original Article

Spike pattern recognition using artificial neuron and spike-timing-dependent plasticity implemented on a multi-core embedded platform

verfasst von: F. Grassia, T. Levi, E. Doukkali, T. Kohno

Erschienen in: Artificial Life and Robotics | Ausgabe 2/2018

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Abstract

The objective of this work is to use a multi-core embedded platform as computing architectures for neural applications relevant to neuromorphic engineering: e.g., robotics, and artificial and spiking neural networks. Recently, it has been shown how spike-timing-dependent plasticity (STDP) can play a key role in pattern recognition. In particular, multiple repeating arbitrary spatio-temporal spike patterns hidden in spike trains can be robustly detected and learned by multiple neurons equipped with spike-timing-dependent plasticity listening to the incoming spike trains. This paper presents an implementation on a biological time scale of STDP algorithm to localize a repeating spatio-temporal spike patterns on a multi-core embedded platform.
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Metadaten
Titel
Spike pattern recognition using artificial neuron and spike-timing-dependent plasticity implemented on a multi-core embedded platform
verfasst von
F. Grassia
T. Levi
E. Doukkali
T. Kohno
Publikationsdatum
18.12.2017
Verlag
Springer Japan
Erschienen in
Artificial Life and Robotics / Ausgabe 2/2018
Print ISSN: 1433-5298
Elektronische ISSN: 1614-7456
DOI
https://doi.org/10.1007/s10015-017-0421-y

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