2018年第65回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

10 スピントロニクス・マグネティクス » 10.3 スピンデバイス・磁気メモリ・ストレージ技術

[18a-D104-4~11] 10.3 スピンデバイス・磁気メモリ・ストレージ技術

10.1と10.2と10.3のコードシェアセッションあり

2018年3月18日(日) 10:00 〜 12:00 D104 (56-104)

水上 成美(東北大)

11:30 〜 11:45

[18a-D104-10] Macro-magnetic simulation of reservoir computing utilizing spin-dynamics in magnetic tunnel junctions

〇(M1)Taishi Furuta1、Fujii Keisuke2、Nakajima Kohei3、Tsunegi Sumito4、Kubota Hitoshi4、Goto Minori1,5、Suzuki Yoshishige1,5、Miwa Shinji1,5 (1.Osaka Univ.、2.Kyoto Univ.、3.The Univ. of Tokyo、4.AIST、5.CSRN-Osaka)

キーワード:Neural network, Magnetic tunnel junction

Reservoir computing is a kind of the neural network which is a mathematical model of machine learning for emulating a human brain. In the reservoir computing, we only optimize a linear transform matrix to obtain output from the non-linear elements, therefore it is easy to conduct learning. In this study, we conducted macro-magnetic simulation for the reservoir computing in magnetic tunnel junction to clarify the figure-of-merit.