不揮発性メモリを用いたニューロモーフィック・コアによる学習と推論の評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT17022

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: 2017/02/24

タイトル(英語): Evaluation of the learning and the inference by NVM neuromophic core with 256 neurons and 64K synapses

著者名: 岡澤 潤香(日本アイ・ビー・エム),石井 正俊(日本アイ・ビー・エム),岡崎 篤也(日本アイ・ビー・エム),細川 浩二(日本アイ・ビー・エム)

著者名(英語): Junka Okazawa(IBM Japan Ltd.),Masatoshi Ishii(IBM Japan Ltd.),Atsuya Okazaki(IBM Japan Ltd.),Kohji Hosokawa(IBM Japan Ltd.)

キーワード: 脳|不揮発性メモリ|ＳＴＤＰ|Brain|Nonvolatile Memory|STDP

要約(日本語): 近年、脳内ネットワークを模倣したハードウェア・アーキテクチャの研究が盛んに行われている。本研究では、不揮発性メモリセルを用いてシナプスを、デジタル・アナログミックス回路を用いてニューロンを実現したニューロモーフィック・コアの評価を行った。その中で、スパイク時間依存シナプス可塑性（STDP）学習則により学習を行った本コアの推論について示す。

要約(英語): New hardware archtectures loosely inspired by neuroscience are emerging in research in resent years.In this study, we present evaluation of a neuromorphic core which implements nonvolatile memory cell as synapse and digital-analog mixed circuit as neuron.The inference by this core which is learned by features of Spike Timing Depend Plasticity (STDP) learning rule are shown in this paper.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 5,246 Kバイト