完全線形化SDAMを用いたダイナミックメモリ集積化の試作研究

1995 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 07555122
• 研究種目: 試験研究(B)
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 澤田 康次 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (80028133)
• 研究分担者: 早川 吉弘 東北大学, 電気通信研究所, 助手 (20250847) ; 中島 康治 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60125622)
• キーワード: CRANN / アナログメモリ / SDAM / ニューラルネットワーク / リミットサイクル / フィードバック / CMOS / 非対称

研究概要

ダイナミックメモリを実現するためには、非対称符号結合荷重を持つ神経回路網の、ダイナミックな状態遷移の繰り返しの集合と遷移を伴わない状態の集合を作り出しその動特性を解析し、さらに入力ベクトルとの相互作用、さらには状態遷移のカオス的側面との相互作用を詳細に調べることが重要である。このことに対し、我々が開発したCRANNの手法により、神経回路網の結合荷重値を非対称符号にすることで、数値計算可能な非常に多くのダイナミックな状態遷移の繰り返しの集合と遷移を伴わない状態の集合を調べ、その動特性の解析を行い、特徴的なリミットサイクル状態やその数、動的振舞いを行う条件等の新しい結果を得た。この結果については国際会議JTCや電気通信学会の研究会にて発表を行っており電気通信学会論文誌IEICEへの採録も決定している。
また、その実現に向けて、SRAMを用いたCMOSプロセスによる非対称荷重値をプログラ可能なニューロチップを試作を終えてそり、現在測定中である。ダイナミックメモリを構成するにあたり必要とされる外部書き換え可能なシナプスや各種学習法の実現においては、入力特性が線形であり、かつ、占有面積の小さいアナログメモリが必須であるが、そのために我々が開発したSDAMに完全な線形動作を行わせるために、単純なフィードバック回路を付加する方式と、動作シーケンスを従来型と変える2種類を考え、数式による動作解析により完全な線型動作をするアナログメモリであること、メモリ分解能、動作範囲、動作条件等の良好な結果を得た。この結果は国際会議JTCにおいて発表しており、また、電気通信学会論文誌IEICEへの採録が決定している。

研究成果

• [文献書誌] H. Won: "Quantized Charge Transfer in SDAM for Neural Networks" Proc. JTC-CSCC′95. 362-365 (1995)
• [文献書誌] C. -Y. Park: "Limit Cycles of One-Dimensional Neural Networks with the Cyclic Connection Matrix" Proc. JTC-CSCC′95. 715-718 (1995)
• [文献書誌] T.Hondou: "Dynamical behavior of a dissipative particle in a periodic potential subject to chaotic noise: Retrieval of chaotic determinism with broken parity" Physical Review Letters. 76. 3269-3272 (1995)
• [文献書誌] H. Won: "An Asymmetric Learning Rule Modified from Biological System" Proc. Nolta′ 95. 231-234 (1995)
• [文献書誌] Rark C. Y.: "Dimensional Neural Networks with the Cyclic Connection Matrix" IEICE Trans. Fundamentals. (to be published). (1996)
• [文献書誌] H. Won: "Switched Diffusion Analog Memory for Neural Networks with Hebbian Learning Function and its Linear Operation" IEICE Trans. Fundamentals. (to be published). (1996)