[13a-S101-1~10] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[13a-S101-7] ワイブル分布に従うバイナリ型抵抗変化素子を用いた確率的STDP学習

〇西 義史¹、野村 久美子¹、丸亀 孝生¹、水島 公一¹ (1.東芝研開セ)

キーワード：STDP、ワイブル分布、脳型ハードウエア

バイナリ重みを持つスパイキングニューラルネットワークの確率的学習において、重みの確率遷移を担う素子として遷移金属酸化物によるバイナリ型抵抗変化素子を想定したシミュレーションを行った。バイナリ型抵抗変化素子のSETに必要な電圧印加時間は摩耗的ワイブル分布に従う。今回、確率的STDPの重み遷移モデルに摩耗的ワイブル分布を実装して学習を行ったところ、ネットワークの記憶保持特性が向上することが分かった。