[24p-31A-1~14] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

16:00 〜 16:15

[24p-31A-11] ニューロモルフィック・コンピューティングに向けたランダムな重みの生成と積和演算を融合したComputation-in-Memory

〇三澤 奈央子¹、越能 俊介¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東大工)

キーワード：

リザバーコンピューティング,スパイキングニューラルネットワーク,ランダム性

リザバーコンピューティングは，ランダムな重みは学習させず，学習が簡単である．ランダムな重みをスパイキングニューラルネットワークに採用したRandom Weight SNNも，ランダムな重みは学習さない．そこで，ニューロモルフィック・コンピューティングに向けたランダムな重みの生成と積和演算を融合させた8T-SRAMのComputation-in-Memoryについて，求められるランダム性を評価する．