| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画の2年目の目標は、多層ニューラルネットワークにおいて、機械学習ソフトウェアに対応づけた回路シミュレーションができるようにことであった。これは、活性化関数ReLUに対応するソースフォロア回路と多層化の際に生じるノイズ低減のためのフィルタ回路を導入により解決でき、その結果を
- Chao Geng, Qingji Sun and Shigetoshi Nakatake, An Analog CMOS Implementation for Multi-layer Perceptron with ReLU Activation, MOCAST 2020.
に投稿し、採録を得ることができた。また、
- 野口仁一郎・中武繁寿、アナデジ混在パーセプトロン回路におけるDAC型乗算回路に関する検討、電子情報通信学会、信学技報, vol. 119, no. 428, CPSY2019-112, pp. 177-181, 2020年2月.
において、よりコンパクトなパーセプトロン回路の提案が可能であることを示し、次年度の研究内容の準備を進めることができた。さらに、CMOS0.6umプロセスにおけるチップ試作と測定ができ、当初の計画を予定どおり進めることができた。
|
