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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

An Amygdala-Inspired Classical Conditioning Model Implemented on an FPGA for Home Service Robots

http://hdl.handle.net/10228/00008266
http://hdl.handle.net/10228/00008266
847d2d67-7bc0-4481-9ef2-a233307d633c
名前 / ファイル ライセンス アクション
ACCESS.2020.3038161.pdf ACCESS.2020.3038161.pdf (1.7 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2021-05-21
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル An Amygdala-Inspired Classical Conditioning Model Implemented on an FPGA for Home Service Robots
言語 en
言語
言語 eng
著者 田中, 悠一朗

× 田中, 悠一朗

WEKO 30537
e-Rad 70911288
Scopus著者ID 57197734548
ORCiD 0000-0001-6974-070X
九工大研究者情報 100001426

en Tanaka, Yuichiro

ja 田中, 悠一朗

ja-Kana タナカ, ユウイチロウ


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森江, 隆

× 森江, 隆

WEKO 1615
e-Rad 20294530
Scopus著者ID 7005143434
九工大研究者情報 339

en Morie, Takashi

ja 森江, 隆

ja-Kana モリエ, タカシ


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田向, 権

× 田向, 権

WEKO 6059
e-Rad 90432955
Scopus著者ID 7801453348
ORCiD 0000-0002-3669-1371
九工大研究者情報 100000641

en Tamukoh, Hakaru

ja 田向, 権

ja-Kana タムコウ, ハカル


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This study develops an intelligent system for home service robots mimicking human brain function that can manage common knowledge applicable to any environment and local knowledge reflecting its specific environment. Deep learning is effective for acquiring common knowledge because the performance of deep learning relies on the amounts of training and big training data that can be accessed for such knowledge; however, deep learning is ineffective for acquiring local knowledge because no big training data for such knowledge exist. Thus, we propose a brain-inspired learning model and system for acquiring local knowledge using small training data. We focus on the amygdala because its classical fear conditioning is effective for training using small training data. We propose an amygdala-inspired classical conditioning model comprising multiple self-organizing maps (lateral nucleus) and a fully connected neural network (central nucleus), imitating the function and structure of the amygdala. The proposed model is applied to a task of a waiter robot in a restaurant, and the model can learn customers' preferences after only a few human-robot interactions. We accelerate the computation of the model and reduce its power consumption by proposing a hardware-oriented algorithm for the model and its digital hardware design and implement it in an XCZU9EG field programmable gate array. The hardware-oriented algorithm reduces the multiplication operations and exponential functions requiring huge hardware resources. The performance of the hardware operated at 150 MHz is 1,273 times faster than the software implementation on Arm Cortex-A53, and the power consumption of the chip is 5.009 W.
言語 en
書誌情報 en : IEEE Access

巻 8, p. 212066-212078, 発行日 2020-11-16
出版社
出版者 IEEE
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3038161
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 501
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2169-3536
著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License. For more information, see https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
キーワード
主題Scheme Other
主題 Amygdala
キーワード
主題Scheme Other
主題 classical conditioning
キーワード
主題Scheme Other
主題 field programmable gate array (FPGA)
キーワード
主題Scheme Other
主題 hardware
キーワード
主題Scheme Other
主題 home service robot.
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000641_ja.html
論文ID(連携)
値 10364467
連携ID
値 8848
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Ver.1 2023-05-15 13:21:27.976971
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