In this paper, we present MASTISK (MAchine-learning and Synaptic-plasticity Technology Integrated Simulation frameworK). MASTISK is an open-source versatile and flexible tool developed in MATLAB for design exploration of dedicated neuromorphic hardware using nanodevices and hybrid CMOS-nanodevice circuits. MASTISK has a hierarchical organization capturing details at the level of devices, circuits (i.e. neurons or activation functions, synapses or weights) and architectures (i.e. topology, learning-rules, algorithms). In the current version, MASTISK provides user-friendly interface for design and simulation of spiking neural networks (SNN) powered by spatio-temporal learning rules such as Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP). Users may provide network definition as a simple input parameter file and the framework is capable of performing automated learning/inference simulations. Validation case-studies of the proposed open source simulator will be published in the proceedings of IJCNN 2018. The proposed framework offers new functionalities, compared to similar simulation tools in literature, such as: (i) arbitrary synaptic circuit modeling capability with both identical and non-identical stimuli, (ii) arbitrary spike modeling, and (iii) nanodevice based neuron emulation. The code of MASTISK is available on request at: https://gitlab.com/NVM IITD Research/MASTISK/wikis/home


翻译:在本文中,我们介绍MASTISK(数学学习和合成塑料技术综合模拟框架K)。MASTISK是MAATLAB开发的开放源码多功能和灵活工具,用于设计使用纳米装置和混合 CMOS-纳米电路的专用神经变异硬件。MASTISK拥有一个分级组织,在设备、电路(即神经或激活功能、突触或重量)和结构(即,表层学、学习规则、算法)等层面收集细节。在目前版本中,MASTISK提供方便用户的界面,用于设计和模拟神经神经网络(SNNNN)的设计和模拟。MASTISK(SNNNNNN)的动力是Spit-时尚学习规则,如Spik-Timing Dependersy(STDP)等。用户可以提供网络定义,作为简单的输入参数文件,框架可以进行自动学习/感知/感官模拟。拟议开源模拟的测试案例将新的开源模拟数据模拟技术模拟在IMS-MMAS-Slimacial 中公布。在模拟SilSilalSmaryalSuplialSuplialSupalSuplialSupalSupal 中,在ISupalSupalSupalSupalSupalSupalSuplipal 。提议了S 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
269+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Neural Speech Synthesis with Transformer Network
Arxiv
5+阅读 · 2019年1月30日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
135+阅读 · 2018年10月8日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
269+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员