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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-12-22 14:30 強誘電体キャパシタを用いたニューラルネットワークのシミュレーション ○小川功人・横山朋陽・木村 睦（龍谷大）  EID2017-21 SDM2017-82 エレソ技報アーカイブへのリンク：EID2017-21 SDM2017-82 |
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| 抄録 | （和） | ニューラルネットワークは、生体の脳・神経系が持つ高度な情報処理の機能や原理に学んで、新しい工学的情報処理システムの実現を目指すものである。本研究では、シナプスの部分に強誘電体可変キャパシタのモデルを用いて、ホップフィールドニューラルネットワークのシミュレーションを行った。その結果、入力電圧を3×3の画素パターンと見なした時、文字”T”となるような電圧パターンを印加し、その後にTを1画素歪ませたパターンの電圧を印加してもTの電圧パターンを想起させることができ、学習に成功した。 |
| （英） | The neural network aims to realize a new engineering information processing system by learning from the advanced information processing functions and principles possessed by the living body's brain and nervous system. In this study, we simulated a hopfield neural network by using a ferroelectric variable capacitor model at the synapse part. As a result, even if a voltage pattern such that a character "T" is applied when an input voltage is regarded as a 3 × 3 pixel pattern and then a voltage of a pattern distorting T by 1 pixel is applied, T It was possible to remember the voltage pattern of the learning and succeeded in learning. | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 強誘電体 / キャパシタ / シミュレーション / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 372, EID2017-21, pp. 51-55, 2017年12月. | |
| 資料番号 | EID2017-21 | |
| 発行日 | 2017-12-15 (EID, SDM) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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) | |
| PDFダウンロード | EID2017-21 SDM2017-82 エレソ技報アーカイブへのリンク：EID2017-21 SDM2017-82 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SDM EID |
| 開催期間 | 2017-12-22 - 2017-12-22 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | Si、Siを含む材料の作製、プロセス技術、デバイス、およびディスプレイ関連技術 |
| テーマ（英） | Si, Si-related materials, device process, electron devices, and display technology |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EID |
| 会議コード | 2017-12-SDM-EID |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強誘電体キャパシタを用いたニューラルネットワークのシミュレーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Simulation of neural network using ferroelectric capacitor |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / |
| キーワード(2)（和/英） | 強誘電体 / |
| キーワード(3)（和/英） | キャパシタ / |
| キーワード(4)（和/英） | シミュレーション / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 功人 / Isato Ogawa / オガワ イサト |
| 第1著者 所属（和/英） | 龍谷大学 (略称： 龍谷大) Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横山 朋陽 / Tomoharu Yokoyama / ヨコヤマ トモハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 龍谷大学 (略称： 龍谷大) Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 睦 / Mutsumi Kimura / キムラ ムツミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 龍谷大学 (略称： 龍谷大) Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-12-22 14:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | EID |
| 資料番号 | EID2017-21, SDM2017-82 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.372(EID), no.373(SDM) |
| ページ範囲 | pp.51-55 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-12-15 (EID, SDM) |
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