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本研究は，現在のノイマン型コンピュータにはない，学習機能を有した情報処理システム，すなわち脳型情報処理システムを構築することを目指し，柔軟でロバストな高集積デバイスの開発を行うことを目的に研究を行った。その結果，高集積化を目指し，低容量であるニューロンモデルを実装し，回路面積を従来に比べ，1／30程度とした。また，寄生容量のみで動作するモデルを提案した。さらに，フィードバック制御機能を担う入力部を付加することで，ロバスト性の高いモデルを提案し，新たに提案したシナプス学習モデルと組み合わせることで，認識モデルを提案した。
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