[16a-K306-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

9:00 〜 9:15

[16a-K306-1] ナノ抵抗変化メモリデバイスを用いたバイナリニューラルネットワークに向けた重み分布分裂学習

〇楠瀬 黎¹、丸亀 孝生¹、川合 遼一²、三谷 祐一郎²、安藤 洸太¹、浅井 哲也¹ (1.北大院情報、2.東京都市大)

キーワード：

ナノ抵抗変化メモリ、バイナリニューラルネットワーク、重み分布分裂学習

本研究ではナノ抵抗変化メモリデバイスのバイナリ特性に注目し, そのニューラルネットワーク（NN）ハードウェアへの実装可能性を探索するため, 軽量化NNの新たな学習方法を考案し解析した.
考案手法により学習されたバイナリNNは, 従来手法よりも推論性能が高く, 従来のアナログ演算器と比較してノイズや欠陥に対する耐性が高いことをシミュレーションで確認した.