多値SRAMを用いたANNに対する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT12030

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2012/03/30

タイトル(英語): A Study on Artificial Neural Networks using Multistable-Valued SRAM

著者名: 眞下 祐一(日本大学),佐々木 芳樹(日本大学),佐伯 勝敏(日本大学),関根 好文(日本大学)

著者名(英語): Mashimo Yuichi(College of Science and Technology,Nihon University),Sasaki Yoshiki(Graduate School of Science and Technology,Nihon University),Saeki Katsutoshi(College of Science and Technology,Nihon University),Sekine Yoshifumi(College of Science and Technology,Nihon University)

キーワード: ＡＮＮ|ＬＳＩ|シナプス結合荷重値|多値ＳＲＡＭ|非線形|ＳＴＤＰ|ANN|LSI|Synaptic Weight|Multistable-Value SRAM|Non-linear|STDP

要約(日本語): 近年，生体が有する学習機能を工学的に応用する研究が進められている．先に我々は，Λ形負性抵抗素子を用いた多値SRAMを提案した．本稿では，多値SRAMを有するシナプス回路によりANNを構成し，時系列パターンを学習させ，多値SRAMでシナプス結合荷重値の保持を行った．その結果，最初の数パターンを入力することで，その後のパターンを再生可能であることを明らかにしている．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,026 Kバイト