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J-GLOBAL ID：202202280983201587   整理番号：22A0630324

SNNにおける教師付き学習のための1トランジスタ1電解質ゲートトランジスタ【JST・京大機械翻訳】

One Transistor One Electrolyte-Gated Transistor for Supervised Learning in SNNs

著者 (9件)： Lu Jikai (School of Microelectronics, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Li Yue (Key Laboratory of Microelectronics Device & Integrated Technology, Institute of Microelectronics Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xuan Zihao (School of Microelectronics, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Xu Han (Key Laboratory of Microelectronics Device & Integrated Technology, Institute of Microelectronics Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wu Shuyu (Key Laboratory of Microelectronics Device & Integrated Technology, Institute of Microelectronics Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Zhongrui (The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Long Shibing (School of Microelectronics, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Liu Qi (Frontier Institute of Chip and System, Fudan University, Shanghai, China) ,  Shang Dashan (School of Microelectronics, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Electron Device Letters  (IEEE Electron Device Letters)
巻： 43  号： 2  ページ： 296-299  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0344B  ISSN： 0741-3106  CODEN： EDLEDZ  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： スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は,強力で効率的な情報処理手法である。しかし,資源制約付きエッジシステム上にSNNを展開するためには,コンパクトで低電力シナプスが要求され,面積とエネルギー効率の点で従来のシリコンベースディジタル回路への大きな課題を提起する。本研究では,従来のトランジスタと対になった電解質ゲートトランジスタ(EGTs)を,SNNを実装するためのビルディングブロックとして使用した。1つのトランジスタ1EGT(1T1E)シナプスはヘテロシナプス可塑性を特徴とし,それはスパイクタイミング依存可塑性を介して教師つき学習を実践するための柔軟で効率的な方法を提供する。この方法に基づき,時空間符号化によるSNNを手書きアルファベットを認識するために実装し,シナプス伝達当たり5fJとシナプスプログラミングあたり1.05pJで10%雑音レベルで98.3%の精度を示した。これらの結果は,将来のエネルギー効率の良い神経形態計算の道を開いた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *トランジスタ ,  情報処理 ,  雑音指数 ,  シナプス ,  *教師つき学習 ,  *電解質 ,  エネルギー効率 ,  ディジタル回路
準シソーラス用語： シナプス伝達 ,  ビルディングブロック ,  シナプス可塑性 ,  スパイクタイミング依存シナプス可塑性 ,  スパイキングニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 教師付き学習 ,  トランジスタ ,  電解質ゲートトランジスタ