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自律的な抵抗変化をするシナプス素子を用いた効率的な深層学習の実現

利用自主改变阻力的突触元件实现高效深度学习

基本信息

批准号：
22K12174
负责人：
長谷川剛
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

現在、脳型情報処理に適した素子開発に基づく人工知能システムのハードウエア化が進められている。そこでは、ハードウエアはソフトウエアで実行されていた計算モデル通りに動作することが求められているが、シナプス素子として開発が進む抵抗変化素子は電圧印加後に抵抗変化（減衰）を示すなど、その要求を満たせていないものがある。しかし、人間の脳には、短期記憶や長期記憶に基づく学習動作など、ソフトウエアには未だ十分に組み込まれていない機能もある。本研究では、ソフトウエア上の動作を忠実に再現する上では不都合な減衰動作が情報処理に与える影響を明らかにし、さらには有効活用できる場を探索することを目的としている。2022年度は、抵抗減衰が既存の計算モデルに与える影響を理論および実験の両面から明らかにした。具体的には、誤差逆伝搬における抵抗値制御の際に意図的にエラーを導入し、学習の進み方や最終的な正答率に変化が現れるかを調べた。その結果、理想的な抵抗値からのズレが数％であれば、学習効率や最終的な正答率に悪い影響は現れないことが分かった。実際に素子を用いた実験でも、理想的な抵抗値からのずれは数％以内であることが確認できた。また、１０％以上のズレを生じる素子があっても、その割合が少なければ学習に影響を与えないことも、シミュレーションおよび実験から明らかにすることが出来た。これらに加えて、２０２３年度以降の実験に向けた素子作製プロセスの開発も進めた。以上の成果を２本の論文に纏めて成果報告を行った。

At present, information processing in the appropriate element development, based on artificial intelligence system and its development progress For example, if the voltage of the battery is reduced, the voltage of the battery will be reduced. In addition, short-term memory and long-term memory are the basic functions of learning actions. This study aims to explore the effects of information processing on the reproduction of the above actions. In 2022, the calculation of the existing resistance attenuation and the impact of the theory were carried out. Specific error, error The result, ideal resistance, learning efficiency, and final accuracy are the same. In fact, the ideal resistance value is within a few %. More than 10% of the students are born, and the students are born. In 2023, the company will continue to develop its products and services. The above results are reported in this paper.