[14p-A301-1~13] 31.1 Focused Session "AI Electronics"

[14p-A301-1] Research on Deep Learning using Atomic Switches

〇Yuta Iwakiri¹, Tsuyoshi Hasegawa¹ (1.Waseda Univ.)

Keywords:Atomic Switch, Synapse Device

近年、抵抗変化メモリの結合荷重素子としての応用が盛んに研究されている。そのうちの一つである原子スイッチは、6桁以上の可変抵抗域を示す素子として知られている。本研究では、原子スイッチの抵抗値特性に適した学習アルゴリズムを作成し、原子スイッチを実装する際に必要な抵抗-結合荷重変換方式や、活性化関数、抵抗値の離散数を決定するため、シミュレーションによる事前準備を行った。その結果、シミュレーションの規模にも依存するが、抵抗値の離散数が15値以上あれば、80%以上の正答率を得られることがわかった。当日は、学習回数やその他のパラメータについても報告する。