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講演抄録/キーワード
講演名 2018-01-27 11:45
ReRAMニューロンデバイスによるニューラルパルスコーディング
中田一紀広島市大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) ニューロモルフィックシステムや機械学習アルゴリズムのハードウェア実装の研究が進展している.最近では,それらの応用において,さらなる省電力化や高速動作が求められており,それらを実現する次世代デバイスへの期待が高まっている.抵抗変化型メモリ(ReRAM: Resistive Random Access Memory)は不揮発性メモリであり,シナプスデバイスとしても応用できることからニューロモルフィックエンジニアリングの分野でも注目されている.本研究では,ReRAM を構成要素としたニューロンデバイスとその応用について提案する.まず,ReRAM の動作特性とそのデバイスモデリングについて示す.次に,ニューロンデバイスのモデルとなる Carrillo-Hoppensteadt モデルと反応拡散セルモデルについて説明する.また,それらのモデルに基づいて,ReRAMの非線形電圧-電流特性に着目して,そのunipolar動作を効果的に活かしたデバイス構成を提案する.さらに,ReRAMのビヘイビアモデルを導入した SPICE シミュレーションにより,提案デバイスの動作特性について示す.それらの結果から,ReRAMニューロンとReRAMシナプスによるニューラルパルスコーディングの展望を述べる. 
(英) Researches on hardware implementation of neuromorphic systems and machine learning algorithms are steadily progressing. Recently, power saving and high-speed operation are increasingly demanded in applications in these fields, and next generation devices that can achieve such demands are highly expected. Since ReRAM (Resistive Random Access Memory), one of the most promising nonvolatile memories, can applied as synaptic devices, it has attracted much attention in the field of neuromorphic engineering. In this study, we propose ReRAM neuron devices and their possible application. First, we show the fundamental operations of typical ReRAMs and device modeling for the ReRAMs. Next, we explain two neuron models for our neuron devices, the Carrillo-Hoppensteadt model and the Reaction-Diffusion cell model. Next, based on such models, we propose device configurations exploiting unipolar characteristics of ReRAMs effectively by focusing on the nonlinear voltage--current characteristics of the ReRAMs. Furthermore, we demonstrate the fundamental operations of the proposed devices through SPICE simulations using the behavior model of ReRAM. Based on the results, we will discuss the prospect of neural pulse coding exploiting ReRAM neurons and ReRAM synapses.
キーワード (和) 抵抗変化型メモリ / ニューロンデバイス / ニューラルパルスコーディング / / / / /  
(英) Resistive Random Access Memory (ReRAM) / Neuron Devices / Neural Pulse Coding / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 415, NLP2017-98, pp. 63-68, 2018年1月.
資料番号 NLP2017-98 
発行日 2018-01-19 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MBE NC NLP  
開催期間 2018-01-26 - 2018-01-27 
開催地(和) 九州工業大学 
開催地(英) Kyushu Institute of Technology 
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化, ME,一般 
テーマ(英) ME, generalImplementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2018-01-MBE-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ReRAMニューロンデバイスによるニューラルパルスコーディング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Neural Pulse Coding using ReRAM-based Neuron Devices 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 抵抗変化型メモリ / Resistive Random Access Memory (ReRAM)  
キーワード(2)(和/英) ニューロンデバイス / Neuron Devices  
キーワード(3)(和/英) ニューラルパルスコーディング / Neural Pulse Coding  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 中田 一紀 / Kazuki Nakada / ナカダ カズキ
第1著者 所属(和/英) 広島市大 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: Hiroshima City Univ.)
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講演者
発表日時 2018-01-27 11:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2017-98 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.415 
ページ範囲 pp.63-68 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2018-01-19 


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