[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-S101-8] アナログVLSIニューラルネットワークのための Direct Feedback Alignment学習の頑健性評価

〇(B)永松 直樹¹、村上 秀樹¹、上ノ原 誠二²、森江 隆² (1.久留米高専、2.九工大)

キーワード：Direct feedback alignment、ニューラルネットワーク、アナログ集積回路

アナログ集積回路によるニューラルネットワークの実装の学習法として、direct feedback alignment (DFA)に着目し、実装に際して懸案となりうる非理想特性に対しての頑健性評価を行った。その結果、DFAを用いた場合では、back propagation (BP)と比べ、素子特性ばらつきに対してより頑健であり，アナログメモリ素子での実装に適していることが明らかとなった。