講演情報
[10p-A24-9]SFQスパイキングニューラルネットワークによる線形分離不可能な論理関数の実装
〇上野 佑斗1、韓 澤宇1,2、吉川 信行1,2、山梨 裕希1,2 (1.横国大、2.横国大IAS)
キーワード：
単一磁束量子回路、人工ニューラルネットワーク
超伝導回路を用いたニューロモルフィックコンピューティングは，超高速かつ低消費電力な情報処理技術として期待されている。本研究では，ReLU出力特性を有する超伝導ニューロンを用いて，SFQ回路による簡易的なスパイキングニューラルネットワークを構成した。ネットワークは興奮性入力および抑制性入力を備え，情報表現としてrate codingを採用した。2入力2ニューロンの隠れ層および1出力からなるネットワークを設計し，排他的論理和（XOR）演算の実現可能性を回路シミュレーションにより検証した。その結果，入力パターンに応じた発火頻度の変化が得られ，XOR動作を確認した。