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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-06 16:50 2つのMOSFETリザバー用いたエコーステートネットワークの性能評価 ○久米祐貴・辺 松・名倉健太・佐藤高史（京大）  VLD2019-136 HWS2019-109 |
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| 抄録 | （和） | エコーステートネットワーク（ESN）は，ランダムかつ固定的な重みを持つリザバーを用いることが特 徴のリカレントニューラルネットワークの一種である．訓練コストが低く構造も単純であることから，ハードウェア実装に適している．MOS-ESNはMOSFETで構成されるリザバ０を1つ用いるハードウェアESNであり，ランダムな重みの決定にMOSFETの製造ばらつきが用いられ，安定性に関するパラメータの調整が不要である．またMOSFETリザバーを2つ持つDual-MOS-ESNは特定のデータセットにおいて，より高精度の推論が可能であるが，その評価についての報告は見当たらない．そこで本論文では，Dual-MOS-ESNの性能評価を行いその結果を報告する．似た構造を持つ他のESNと複数のデータセットを用いた精度評価により，dual構造の有効性を示す． |
| （英） | Echo state Network (ESN), a class of recurrent neural network, is characteristic in its use of a reservoir having random and constant weights during training and inference computations. ESN is suitable for hardware implementation because of its low training cost and simple neural architecture. Recently, MOS-ESN is proposed to implement ESN by using hardware reservoir consists of physical metal-oxide-semiconductor field effect transistors (MOSFETs). The variations in MOSFETs are used as the source of the random weights without the need to manually tune the parameters for stability. MOS-ESN and the related Dual-MOS-ESN architecture demonstrates high inference accuracy on a particular dataset, but the evaluation is inadequate. In this paper, we conduct a more thorough performance evaluation for Dual-MOS-ESN and other similar hardware reservoir structures. Through the evaluation, we show the effectiveness of the dual architecture across datasets in comparison with other MOS-ESN architectures. | |
| キーワード | （和） | エコーステートネットワーク / リザバーコンピューティング / リカレントニューラルネットワーク / MOSFET / クロスバアレイ / / / |
| （英） | echo state network / reservoir computing / recurrent neural network / MOSFET / crossbar array / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 443, VLD2019-136, pp. 245-250, 2020年3月. | |
| 資料番号 | VLD2019-136 | |
| 発行日 | 2020-02-26 (VLD, HWS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2019-136 HWS2019-109 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HWS VLD |
| 開催期間 | 2020-03-04 - 2020-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa Ken Seinen Kaikan |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 |
| テーマ（英） | Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2020-03-HWS-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 2つのMOSFETリザバー用いたエコーステートネットワークの性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Evaluation of Echo State Networks with Hardware Reservoirs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エコーステートネットワーク / echo state network |
| キーワード(2)（和/英） | リザバーコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(3)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / recurrent neural network |
| キーワード(4)（和/英） | MOSFET / MOSFET |
| キーワード(5)（和/英） | クロスバアレイ / crossbar array |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久米 祐貴 / Yuki Kume / クメ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 辺 松 / Song Bian / ビアン ソン |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 名倉 健太 / Kenta Nagura / ナグラ ケンタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 高史 / Takashi Sato / サトウ タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-06 16:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2019-136, HWS2019-109 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.443(VLD), no.444(HWS) |
| ページ範囲 | pp.245-250 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (VLD, HWS) |
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