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J-GLOBAL ID：201802290972823263   整理番号：18A0161097

ニューラルネットワークにおける-Ga-Zn-O薄膜デバイスシナプス要素として【Powered by NICT】

In-Ga-Zn-O Thin-Film Devices As Synapse Elements in a Neural Network

著者 (6件)： Kimura Mutsumi (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Ikoma, Japan) ,  Koga Yuki (Department of Electronics and Informatics, Ryukoku University, Seta, Otsu, Japan) ,  Nakanishi Hiroki (Department of Electronics and Informatics, Ryukoku University, Seta, Otsu, Japan) ,  Matsuda Tokiyoshi (Department of Electronics and Informatics, Ryukoku University, Seta, Otsu, Japan) ,  Kameda Tomoya (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Ikoma, Japan) ,  Nakashima Yasuhiko (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Ikoma, Japan)
資料名： IEEE Journal of the Electron Devices Society  (IEEE Journal of the Electron Devices Society)
巻： 6  号： 1  ページ： 100-105  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2429A  ISSN： 2168-6734  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューラルネットワークにおけるシナプス要素としてのIn-Ga-Zn-O(IGZO)薄膜デバイスを利用することに成功した。電気コンダクタンスは,接合部強度とみなし,流れる電流による連続変化を学習則としての修飾H ebb学習に基づく接続塑性として採用した。IGZO薄膜デバイスを用いたセルラニューラルネットワークを開発し,ニューラルネットワークは単純な論理関数を学習できることを確認した。これらの結果は,脳型集積システムのための三次元層状構造を実現する可能性を示唆した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： セルラニューラルネットワーク ,  学習 ,  三次元 ,  集中方式 ,  論理関数 ,  コンダクタンス ,  *シナプス ,  電流 ,  接合部 ,  *ニューラルネットワーク ,  層状組織 ,  塑性
準シソーラス用語： 酸化インジウム・ガリウム・亜鉛 ,  学習則 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  Ga ,  Zn ,  薄膜デバイス ,  シナプス ,  要素