[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」

13:30 〜 13:45

[24p-31A-2] 確率的FG型ニューロンの内在ノイズモデル化と確率共鳴効果における信号検知精度への影響

〇合田 晃¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東大工)

キーワード：

加算ネットワーク,フローティングゲートメモリ,確率共鳴

フローティングゲート(FG) 型ニューロンを並列接続した加算ネットワークにおける確率共鳴効果をシミュレーションした。ニューロンデバイスに内在するノイズとして、読み出しノイズであるrandom telegraph noise (RTN)と書き込みノイズである電子注入ノイズ(EIN, electron injection noise) をモデル化し、それぞれのノイズ特性が確率共鳴特性に及ぼす効果について解析し、EINが70倍程度良好な検知精度を実現する結果を得た。