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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-09 15:20 スピントロニクスデバイスに基づくシナプスの数理モデル ○佐藤 拓・菊池優志・アレクサンダー クレンコフ・堀尾喜彦・深見俊輔（東北大）  NLP2019-122 |
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| 抄録 | （和） | 近年，脳の計算様式から着想を得たSpiking Neural Network (SNN)や，Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP)と呼ばれる学習則が，脳に学んだ情報処理様式の1つとして注目されている． 一方で，脳の計算様式を基にしたハードウェア実現のためには，生体シナプスの特性を効率よく再現するシナプスデバイスとして，不揮発抵抗変化メモリが重要であり，近年様々なデバイスが開発されている． 本稿では，STDPに類似した特性が再現可能であるスピントロニクスデバイスを用いてSNNを集積回路実装するために，スピントロニクスシナプスデバイスの温度ダイナミクスに立脚した数理モデルを提案する． さらに実験によりモデルパラメータを抽出する． また，そのパラメータを用いた数理モデルを用いたSNNのシミュレーション実験により，モデルの有効性を確認する． |
| （英） | Recently, there is an increasing interest in a Spiking Neural Network (SNN) and Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP), because of their brain-like spatio-temporal information processing scheme. On the other hand, non-volatile analog memories are necessary to implement the brain inspired hardware. These non-volatile memories are expected to reproduce the characteristics and dynamics of real synapses in the brain. In this paper, we propose and evaluate a mathematical model that describes the STDP-like characteristics and dynamics of a spintronics synaptic device based on the device temperature dynamics. We confirm through simulations that the proposed model would be useful for both circuit designs and SNN designs. | |
| キーワード | （和） | スパイキングニューラルネットワーク / Spike-timing dependent plasticity / シナプスデバイス / スピントロニクス / / / / |
| （英） | Spiking neural network / spike-timing dependent plasticity / synaptic device / spintronics / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 471, NLP2019-122, pp. 55-60, 2020年3月. | |
| 資料番号 | NLP2019-122 | |
| 発行日 | 2020-03-02 (NLP) | |
| 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 | NLP2019-122 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS NLP |
| 開催期間 | 2020-03-09 - 2020-03-10 |
| 開催地（和） | やすらぎの宿 蒲郡荘 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | SICE-DES研究会，IEICE-MSS研究会，IEICE-NLP研究会の3研究会併催，一般およびWork In Progress(WIP) ※(WIPセッションはDES，MSSのみ) |
| テーマ（英） | SICE-DES, IEICE-MSS, IEICE-NLP |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2020-03-MSS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スピントロニクスデバイスに基づくシナプスの数理モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Mathematical Model for a Synapse Device Based on Spintronics |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイキングニューラルネットワーク / Spiking neural network |
| キーワード(2)（和/英） | Spike-timing dependent plasticity / spike-timing dependent plasticity |
| キーワード(3)（和/英） | シナプスデバイス / synaptic device |
| キーワード(4)（和/英） | スピントロニクス / spintronics |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 佐藤 拓 / Taku Sato / サトウ タク |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊池 優志 / Kikuchi Yushi / キクチ ユウシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | アレクサンダー クレンコフ / Aleksandr Kurenkov / アレクサンダー クレンコフ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀尾 喜彦 / Yoshihiko Horio / ホリオ ヨシヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 深見 俊輔 / Shunsuke Fukami / フカミ シュンスケ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-09 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2019-122 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.471 |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-02 (NLP) |
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