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  Adaptive Properties of Stochastic Memristor Networks: A Computational Study

Sigala, R., Smerieri, A., & Erokhin, V. (2011). Adaptive Properties of Stochastic Memristor Networks: A Computational Study. In Procedia Computer Science Volume 7 (pp. 312-313). Amsterdam, Netherlands: Elsevier.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BBC2-5 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BBC3-3
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Sigala, R1, Autor           
Smerieri, A, Autor
Erokhin, V, Autor
Affiliations:
1Department Physiology of Cognitive Processes, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497798              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A ‘memristor’ is a passive two-terminal circuit element the electric resistance of which depends on the history of the charge that has passed through it. We implemented a platform to simulate adaptive properties of stochastic memristor networks. We showed that such networks follow a stable behavior that diverges from its initial state depending on the history of stimulation. Additionally, we observed that the connectivity patterns of the networks influence their adaptive properties. These results confirm the adaptive properties of statistical memristor networks and suggest that they can be potentially used as complex and self-assembled ‘learning machines’.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2011-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.fet11.eu/
DOI: 10.1016/j.procs.2011.09.021
BibTex Citekey: SigalaSE2011
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2nd European Future Technologies Conference and Exhibition (FET 11)
Veranstaltungsort: Budapest, Hungary
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Procedia Computer Science Volume 7
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Amsterdam, Netherlands : Elsevier
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 312 - 313 Identifikator: -