Implementation of Ultra Micro Boltzmann Machine Neuron

超微型玻尔兹曼机神经元的实现

基本信息

  • 批准号:
    09650375
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    1997
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1997 至 1998
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

We have investigated ways of using a single-electron-tunneling (SET) circuit to solve problems in neural networks, and have obtained the following results :1) A simple circuit for a Boltzmann machine neuron : The circuit for the Boltzmann machine neuron that has a stochastic response is usually complicated. We found, however, that by using a single-electron-tunneling circuit, we can construct a compact neuron circuit in which the Coulomb blockade condition is adjusted appropriately, It can produce an output of a random 1-0 bit stream with the probability for an output of 1 controlled by an input signal. A network consisting of more than two neurons can be constructed. So called 'annealing' operation of the network is available by controlling the bias voltage.2) A way to eliminate the local-minimum problem : If we utilize the cotunneling phenomenon found in single-electron circuits, we can obtain a neural network without the local-minimum problem. In this network, two or more threshold elements can change their outputs simultaneously in a coherent combination. Therefore a state transition with a large Hamming distance can occur and the local-minimum difficulty can disappear. As a result, the global-minimum energy state can always be achieved. Use of this property makes possible the development of novel computation devices that solve combinatorial problems without hindrance from the local-minimum difficulty.
我们研究了利用单电子隧穿(SET)电路解决神经网络问题的方法,并得到了以下结果:1)玻尔兹曼机器神经元的简单电路:具有随机响应的玻尔兹曼机器神经元的电路通常是复杂的。然而,我们发现,通过使用单电子隧穿电路,我们可以构建一个紧凑的神经元电路,其中库仑阻塞条件进行适当的调整,它可以产生一个随机的1-0比特流的输出与概率为1的输出由输入信号控制。可以构造由两个以上神经元组成的网络。通过控制偏置电压,可以实现网络的退火操作。2)消除局部最小值问题的方法:利用单电子电路中的共隧穿现象,可以得到不存在局部最小值问题的神经网络。在该网络中,两个或多个阈值元件可以在相干组合中同时改变它们的输出。因此,可以发生具有大汉明距离的状态转移,并且局部最小困难可以消失。因此,总是可以实现全局最小能量状态。利用这一特性,可以开发新的计算设备,解决组合问题,而不受局部最小困难的阻碍。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Akazawa M.: "Quantum Hopfield Network Using Single-Electron Circuits" Extended Abstracts of the 1997 International Conference on Solid State Devices and Materials (Hamamatsu, September 16-19,1997). 306-307 (1997)
Akazawa M.:“使用单电子电路的量子 Hopfield 网络”1997 年国际固态器件和材料会议的扩展摘要(滨松,1997 年 9 月 16-19 日)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Akazawa, M., and Amemiya Y.: "Boltzmann machine neuron circuit using single-electron tunneling" Appl.Phys.Lett.70 (5). 670-672 (1997)
Akazawa, M. 和 Amemiya Y.:“使用单电子隧道的玻尔兹曼机神经元电路”Appl.Phys.Lett.70 (5)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Akazawa,M.: "“Quantum Hopfield Network Using Single-Electron Circuits-A Novel Hopfield Network Free from the Local -Minimum Difficulty"" accepted for publication in Analog Integrated Circuits and Signal Processing,1999.(1999)
Akazawa, M.:““Quantum Hopfield Network using Single-Electron Circuits-A Novel Hopfield Network Free from the Local -Minimum Difficulty””接受发表于《模拟集成电路和信号处理》,1999 年。(1999)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Akazawa, M.: ""Annealing method for operating quantum-cellular-automaton systems"" J.Appl.Phys.82(10). 5176-5184 (1997)
Akazawa, M.:“用于操作量子细胞自动机系统的退火方法”J.Appl.Phys.82(10)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Akazawa, M.: ""Boltzmann machine neuron circuit using single-electron tunneling"" Appl.Phys.Lett. 70(5). 670-672 (1997)
Akazawa, M.:“使用单电子隧道效应的玻尔兹曼机神经元电路”Appl.Phys.Lett。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

AKAZAWA Masamichi其他文献

AKAZAWA Masamichi的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('AKAZAWA Masamichi', 18)}}的其他基金

Control of Fermi level pinning at surfaces and interfaces of InAlN
InAlN 表面和界面费米能级钉扎的控制
  • 批准号:
    24560022
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Research on a highly efficient semiconductor THz emitting source using a metal thin-film mesh
基于金属薄膜网格的高效半导体太赫兹发射源的研究
  • 批准号:
    16560288
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Fabrication of Highly Functional MMICs Using Traveling Wave Interaction Mode and Static Magnetic Wave Mode
使用行波相互作用模式和静态磁波模式制造高功能 MMIC
  • 批准号:
    04805028
  • 财政年份:
    1992
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)

相似海外基金

CRII: RI: Deep neural network pruning for fast and reliable visual detection in self-driving vehicles
CRII:RI:深度神经网络修剪,用于自动驾驶车辆中快速可靠的视觉检测
  • 批准号:
    2412285
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Efficient and Scalable Privacy-Preserving Neural Network Inference based on Ciphertext-Ciphertext Fully Homomorphic Encryption
合作研究:SHF:小型:基于密文-密文全同态加密的高效、可扩展的隐私保护神经网络推理
  • 批准号:
    2412357
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Integrating Federated Split Neural Network with Artificial Stereoscopic Compound Eyes for Optical Flow Sensing in 3D Space with Precision
将联合分裂神经网络与人工立体复眼相结合,实现 3D 空间中的精确光流传感
  • 批准号:
    2332060
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Heterogeneous Graph Neural Network based Federated Mobile Crowdsensing
基于异构图神经网络的联合移动群智感知
  • 批准号:
    23K24829
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Comparative Study of Finite Element and Neural Network Discretizations for Partial Differential Equations
偏微分方程有限元与神经网络离散化的比较研究
  • 批准号:
    2424305
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CSR: Small: Processing-in-Memory enabled Manycore Systems to Accelerate Graph Neural Network-based Data Analytics
CSR:小型:启用内存处理的众核系统可加速基于图神经网络的数据分析
  • 批准号:
    2308530
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ATD:Understanding Adversarial Examples in Neural Network: Theory and Algorithms
ATD:理解神经网络中的对抗性例子:理论和算法
  • 批准号:
    2318926
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Proof Sharing and Transfer for Boosting Neural Network Verification
职业:促进神经网络验证的证明共享和转移
  • 批准号:
    2238079
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: Neural Network Enhanced Electromagnetics and Multiphysics Simulation Methods for RF and Microwave Reconfigurable Devices
职业:射频和微波可重构器件的神经网络增强电磁学和多物理场仿真方法
  • 批准号:
    2238124
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: Developing Neural Network Theory for Uncovering How the Brain Learns
职业:发展神经网络理论以揭示大脑如何学习
  • 批准号:
    2239780
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了