| 大会名称 |
|---|
| 2021年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021S |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021/8/31 |
| セッション番号 |
| C-8 |
| セッション名 |
| 超伝導エレクトロニクス |
| 講演日 |
| 2021/9/16 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 20 |
| 講演番号 |
| C-8-14 |
| タイトル |
| 単一磁束量子回路を用いた離散型Hopfieldニューラルネットワークの設計 |
| 著者名 |
| ○赫 厚聞, 山梨裕希, 吉川信行, |
| キーワード |
| 単一磁束量子回路, 機械学習 |
| 抄録 |
| 人工ニューラルネットワークは人間の脳の神経ニューロンを数理化モデル化して組み合わせることより生体を模倣する回路であり、パターン認識や画像処理などの情報処理システムとして期待されている。半導体集積回路技術に基づく人工ニューラルネットワークは、微細化の限界、消費電力、発熱量などの問題が存在している。近年の増加し続ける情報化社会に対処するためには、情報処理システムのさらに高速化、高機能化される必要である。そこで半導体集積回路に代わる単一磁束量子回路(Single Flux Quantum: SFQ)回路が注目されている。SFQ 回路は数十 GHz での動作が可能であり、消費電力が半導体回路に比べ 2~3 桁程度低く動作することが特徴である。我々はSFQ 回路を用いて人工ニューラルネットワークの一種である離散型Hopfieldニューラルネットワーク(Discrete Hopfield Neural Network: DHNN)を実装することを研究している。本研究ではSFQ回路を用いて2パターンを認識できる8ビット入力のDHNNの回路設計を行なった。 |
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