講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-12-02 11:55
STDP学習側を用いた酸化物半導体薄膜シナプス素子の検討 ○片桐徹也・山川大樹・谷内田健太・森垣和樹・木村 睦(龍谷大) EID2020-6 SDM2020-40 エレソ技報アーカイブへのリンク:EID2020-6 SDM2020-40 |
抄録 |
(和) |
ニューロモルフィックハードウェアは現在のノイマン型コンピュータ上で実行される人工知能(Artificial Intelligence; AI)が抱える消費電力やロバスト性の問題を持たない低消費電力で高性能なハードウェアとして期待されている。先行研究においては酸化物半導体であるアモルファス In-Ga-Zn-O(a-IGZO)をシナプス素子として用いたデバイスによる文字認識学習に成功した。本研究ではさらなる低消費電力化、高性能化を目指し、生物学的シナプスのスパイクタイミング依存可塑性 (Spike Timing Dependent Plasticity; STDP)を用いたスパイキングニューラルネットワーク(Spiking Neural Network; SNN)のシナプス素子にa-IGZOが使用可能であるか検討を行った。 |
(英) |
Neuromorphic hardware is expected as low power consumption and high performance hardware that does not have the power consumption and robustness problems of artificial intelligence running on current von Neumann computers.
In previous research, we succeeded in character recognition learning using a device that uses amorphous In-Ga-Zn-O(a-IGZO), which is an oxide semiconductor, as a synaptic element.
In this study, we investigated whether a-IGZO can be used as a synaptic element in a spiking neural network(SNN) that using spike timing-dependent plasticity (STDP) with the aim of further reducing power consumption and improving performance. |
キーワード |
(和) |
Neural Network / Neuromorphic / Synapse / Spike Timing Dependent Plasticity / IGZO / / / |
(英) |
Neural Network / Neuromorphic / Synapse / Spike Timing Dependent Plasticity / IGZO / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 272, EID2020-6, pp. 21-24, 2020年12月. |
資料番号 |
EID2020-6 |
発行日 |
2020-11-25 (EID, SDM) |
ISSN |
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) |
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