| 講演名 | 2018-01-27 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), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Resistive Random Access Memory (ReRAM) / Neuron Devices / Neural Pulse Coding |
| 資料番号 | NLP2017-98 |
| 発行日 | 2018-01-19 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC / NLP |
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| 開催期間 | 2018/1/26(から2日開催) |
| 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, |
| 委員長氏名（和） | 中島 一樹(富山大) / 萩原 将文(慶大) / 安達 雅春(東京電機大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuki Nakajima(Univ. of Toyama) / Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) / Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 京相 雅樹(東京都市大) / 平田 豊(中部大) / 高橋 規一(岡山大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaki Kyoso(TCU) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 高野 博史(富山県立大) / 永岡 隆(近畿大) / 青西 亨(東工大) / 吉川 大弘(名大) / 坪根 正(長岡技科大) / 山内 将行(広島工大) |
| 幹事氏名（英） | Hironobu Takano(Toyama Pref. Univ.) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) / Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金 主賢(富山大) / 小林 匠(横国大) / 篠沢 佳久(慶大) / 稲垣 圭一郎(中部大) / 橘 俊宏(湘南工科大) / 木村 真之(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kim Juhyon(Univ. of Toyama) / Takumi Kobayashi(YNU) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) / Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中田 一紀 / Kazuki Nakada |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2018-01-27 |
| 資料番号 | NLP2017-98 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | NLP-415 |
| ページ範囲 | pp.63-68(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-19 (NLP) |