高機能アナログメモリによる人工神経回路網の集積化と時系列パターンの形成回路の構成
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概要
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ニューラルネットワークのLSI化を企図した場合、結合荷重値回路素子の高集積化が実現の大きなポイントとなる。我々はグループで独自に提唱している、フローティングゲートを用いた電荷拡散制御型アナログメモリSDAMの改良により結合荷重値回路の高集積化に成功した。また本報告では能動的情報処理の解明を目的とした、時系列パターンを形成する、非対称結合神経回路網の解析についても紹介する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-16
著者
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
澤田 康次
東北大学電気通信研究所
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
朴 哲永
東北大学電気通信研究所
-
阿部 豊弘
東北大学電気通信研究所附属超高密度・高速知能システム実験施設
-
元 孝植
東北大学電気通信研究所附属超高密度・高速知能システム実験施設
-
元 孝植
東北大学電気通信研究所
-
阿部 豊弘
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気情報通信研究所ブレインウェア実験説:東北大学電気情報通信研究所ナノ・スピン実験施設
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