2024-03-29T08:26:46Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001748012023-04-27T10:00:04Z01164:01579:08444:08914
酸化物半導体シナプス素子を用いた自己学習アナログ型ホップフィールドネットワークjpnポスタ・デモセッションhttp://id.nii.ac.jp/1001/00174767/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=174801&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究/龍谷大学理工学部奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究亀田,友哉木村,睦中島,康彦脳型集積回路の実現に向け, 自己学習アナログ型ホップフィールドネットワークをデバイスレベルで作製している.シナプスとしてクロスポイント型接続の酸化物半導体デバイスを用いるため, これをモデル化したシミュレータの開発を行った.今回このシステムで文字認識させることを想定し,シミュレーションによる動作確認を行ったところ,複数の文字を学習させることに成功した.AN10096105研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)2016-ARC-2221122016-09-292188-85742016-09-27