講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-27 14:50
立体配線型メモリ素子で構成される新規脳型回路アーキテクチャの検討 ○萩原成基・雨宮佳希・アリ エミリアーノ ホセ・浅井哲也(北大)・赤井 恵(北大/阪大) CCS2021-46 |
抄録 |
(和) |
不揮発性アナログ抵抗変化メモリ素子を用いたアナログニューラルネットワーク演算回路はこれまで,クロスバーアレイと呼ばれる構造を中心に発展してきた.本研究では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に代表されるような局所結合型モデルを,クロスバーアレイよりも高集積かつ省電力に実装可能な新規回路アーキテクチャを提案し,シミュレーションを通してその性能を評価することで実現可能性を示す. |
(英) |
Analog neural network circuits using non-volatile analog resistance change memory devices have been developed mainly based on a structure called crossbar array. In this research, we propose a new circuit architecture that can implement locally-connected models such as convolutional neural networks (CNNs) with higher integration and lower power than crossbar arrays, and show its feasibility by evaluating its performance through simulations. |
キーワード |
(和) |
脳型ハードウェア / ニューラルネットワーク / CBRAM / 特徴抽出 / / / / |
(英) |
Neuromorphic hardware / Neural network / CBRAM / Feature extraction / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 442, CCS2021-46, pp. 60-65, 2022年3月. |
資料番号 |
CCS2021-46 |
発行日 |
2022-03-20 (CCS) |
ISSN |
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) |
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