ハードウェアニューラルネットワーク用フィードバック付きSDAMの動作解析

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概要

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ニューラルネットワークをハードウェア化する際にシナプス荷重値の記憶方法が重要である。そこで、我々は不揮発性メモリを用いてSDAM(Switched Diffusion Analog Memory)を開発した。しかし、SDAMではメモリ(シナプス荷重値)を更新する場合に完全に線形に変化させることができず、作られているコンデンサの容量比を大きくすることで近似的に線形変化させている。ところが、このSDAMへ簡単なフィードバックを付加すれば線形に変化させることが可能になる。ニューラルネットワークを動作させる場合はパルス動作が有利であるが、SDAMではパルス動作が可能である。さらに線形変化させる場合での変化値については、パルス幅に依存しないのでパルス幅の多少の変動でも記憶量の変化値が変動するということがない。本研究では簡単なフィードバックを用いたSDAMについて、数式及びシミュレーションで動作解析を行なった。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
1994-11-11

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