JP6904682B2 - 半導体装置および電子機器 - Google Patents
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Description
本発明における実施の形態を、図1乃至図9を用いて説明する。
図1は、半導体装置を構成するモジュール100の回路ブロックを示す。モジュール100は、n個(nは自然数)のニューロン回路NU、m×n個(mは自然数)のシナプス回路SU、m個の誤差回路EUから構成される。
隠れニューロン回路として機能するニューロン回路NUは、前段層のモジュールのシナプス回路SUから出力された入力信号iから差動アンプ103、選択回路102及びアンプ101を介して異なるモジュールのシナプス回路SUへの出力信号xを生成する。
図5は、シナプス回路SU、誤差回路EUにおける乗算回路MUL1乃至MUL4に適用可能な乗算回路MULの構成を示す。乗算回路MULは、第1のトランジスタTr01乃至第14のトランジスタTr14、容量素子C0、容量素子C1から構成される。当該乗算回路は、Chibleの乗算回路を応用した構成で、入力信号Aの電位と入力信号Bの電位との積に比例した電流が出力信号Yとして得られる。なお、第8のトランジスタTr08及び第11のトランジスタTr11のゲート容量に比べて容量素子C0及び容量素子C1が十分大きいとすると、入力信号Bの電位変化は、C1/(C0+C1)倍されて第8のトランジスタTr08及び第11のトランジスタTr11のゲートに入力される。したがって、入力信号Bの入力範囲を大きくすることができ、広い入力範囲で乗算回路MULの線形性が保てることになる。同様に、入力信号Aに容量素子を設けることで、入力信号Aに対しても広い入力範囲で乗算回路MULの線形性が保てることになる。
さて、半導体装置として、図1に示すモジュール100を2つ用いた3層のニューラルネットワーク、すなわち入力層、隠れ層、および出力層を有するニューラルネットワークについて説明し、加えて当該ニューラルネットワークの学習について説明する。第1のモジュール100_1と第1のモジュール100_2を用いた3層のニューラルネットワークを図33に示す。第1のモジュール100_1のニューロン回路NUを入力ニューロン回路、第1のモジュール100_1の誤差回路EUを隠れ誤差回路、第2のモジュール100_2のニューロン回路NUを隠れニューロン回路、第2のモジュール100_2の誤差回路EUを出力ニューロン回路とする。第1のモジュール100_1のシナプス回路SUの出力信号を第2のモジュール100_2のニューロン回路NUの入力信号、第2のモジュール100_2のシナプス回路SUの誤差信号を第1のモジュール100_1の誤差回路EUの入力信号とする。
さて、半導体装置として、上記モジュール100を組み合わせて、4層のニューラルネットワークとした例を図8に示す。ここで、モジュールU[1,1]、U[1,2]、U[1,3]のニューロン回路NUを入力ニューロン回路、モジュールU[2,1]、U[2,2]、U[3,1]、U[3,2]、U[4,1]、U[4,2]のニューロン回路NUを第1の隠れニューロン回路、モジュールU[2,3]、U[3,3]のニューロン回路NUを第2の隠れニューロン回路、誤差回路EUを出力ニューロン回路とする。モジュールU[1,1]のシナプス回路SUの出力信号wxをモジュールU[2,1]、U[2,2]のニューロン回路NUの入力信号I、モジュールU[1,2]のシナプス回路SUの出力信号wxをモジュールU[3,1]、U[3,2]のニューロン回路NUの入力信号I、モジュールU[1,3]のシナプス回路SUの出力信号wxをモジュールU[4,1]、U[4,2]のニューロン回路NUの入力信号I、モジュールU[2,3]のシナプス回路SUの誤差信号WDをモジュールU[2,1]、U[3,1]、U[4,1]の誤差回路EUの入力信号E、モジュールU[3,3]のシナプス回路SUの誤差信号WDをモジュールU[2,2]、U[3,2]、U[4,2]の誤差回路EUの入力信号E、とする。
本実施の形態では、図1の半導体装置の動作例について説明する。ここでは半導体装置の動作として、図33に示すモジュール100_1、100_2を用いた3層のニューラルネットワークでの動作について説明する。つまり、第1のモジュール100_1のニューロン回路NUを入力ニューロン回路、第1のモジュール100_1の誤差回路EUを隠れ誤差回路、第2のモジュール100_2のニューロン回路NUを隠れニューロン回路、第2のモジュール100_2の誤差回路EUを出力ニューロン回路とするよう選択回路を設定しておく。第1のモジュール100_1のシナプス回路SUの出力信号を第2のモジュール100_2のニューロン回路NUの入力信号、第2のモジュール100_2のシナプス回路SUの誤差信号を第1のモジュール100_1の誤差回路EUの入力信号とする。
半導体装置の動作とは、上記実施の形態の図1で説明した半導体装置に学習データを入力し、半導体装置に該学習データを学ばせた後、半導体装置に対象データを入力して、該学習データと該対象データとが一致、類似、又は不一致などの判定をするまでのことをいう。図10及び図11に、半導体装置の動作を示すフローチャートを示す。
初めに、図1の半導体装置がデータを学習する動作について、図1、図10を用いて説明する。
ステップS1−1では、入力ニューロン回路、つまり第1のモジュール100_1のニューロン回路NUに外部から学習データが入力される。学習データは、図33でいう入力信号I[1]乃至I[n]に相当する。なお、ここでの学習データとは、2進数で表せられるデータであり、その学習データのビット数に応じて、入力されるニューロン回路NUの個数が決まる。当該学習データの入力に必要の無いニューロン回路NUには出力信号xが固定値となるデータを入力する構成が好ましい。また、当該ニューロン回路NUへの電源の供給を遮断するなどの構成を適用するのが好ましい。ここでは、学習データの量はnビットと記載する。学習データI[1]乃至I[n]が、それぞれニューロン回路NU[1]乃至NU[n]に入力されるとする。
ステップS1−2では、入力ニューロン回路、つまり第1のモジュール100_1のニューロン回路NUから、第1のモジュール100_1のシナプス回路SUに出力信号xが入力される。第1のモジュール100_1のシナプス回路SUは、出力信号xに、アナログメモリAMに保持された重み係数w1を乗じた出力信号w1xを、隠れ誤差回路つまり第1のモジュール100_1の誤差回路EU、および隠れニューロン回路つまり第2のモジュール100_2のニューロン回路NUに出力する。
ステップS1−3では、隠れニューロン回路、つまり第2のモジュール100_2のニューロン回路NUに、第1のモジュール100_1のシナプス回路SUの出力信号の和であるΣw1xが入力される。
ステップS1−4では、隠れニューロン回路つまり第2のモジュール100_2のニューロン回路NUから、第2のモジュール100_2のシナプス回路SUに出力信号x2が入力される。出力信号x2は、図1でいう出力信号xに相当する。第2のモジュール100_2のシナプス回路SUは、出力信号x2に、アナログメモリAMに保持された重み係数w2を乗じた出力信号w2x2を、出力ニューロン回路つまり第2のモジュール100_2の誤差回路EUに出力する。重み係数w2は、第2のモジュール100_2のシナプス回路SUのアナログメモリAMに保持される重み係数である。
ステップS1−5では、出力ニューロン回路つまり第2のモジュール100_2の誤差回路EUに、Σw2x2が入力される。Σw2x2は、図1でいうΣwxに相当する。
誤差回路EU[1]乃至EU[m]は、Σw2x2および外部からの教師信号eをもとに乗算を行い、第2のモジュール100_2のニューロン回路NUに差分信号d2を出力する。差分信号d2は、図1でいうd[1]乃至d[m]に相当する。教師信号eは、第2のモジュールの誤差回路EU[1]乃至EU[n]に入力される入力信号E[1]乃至[n]に相当する。
ステップS1−7では、差分信号d2をもとに、第2のモジュール100_2のシナプス回路SU内のアナログメモリAMに保持された重み係数w2が更新される。またステップS1−7では、第2のモジュール100_2のシナプス回路SU内で更新された重み係数w2と、差分信号d2との乗算を行い、出力信号w2d2を出力する。出力信号w2d2は、隠れ誤差回路つまり第1のモジュール100_1の誤差回路EUに出力される入力信号E[1]乃至E[n]となる。
ステップS1−8では、出力信号の和であるΣw1xおよび出力信号w2d2をもとに乗算を行い、第1のモジュール100_1のニューロン回路NUに差分信号d1を出力する。差分信号d1は、図1でいうd[1]乃至d[m]に相当する。
ステップS1−9では、差分信号d1をもとに、第1のモジュール100_1のシナプス回路SU内のアナログメモリAMに保持された重み係数wが更新される。以降は、更新された重み係数w1、w2をもとに、ステップS1−2乃至ステップS1−9を所定の回数繰り返す。
ステップS1−10では、ステップS1−2乃至ステップS1−9を所定の回数を繰り返したかどうかの判定が行われる。所定の回数に達したとき当該学習データに対する学習を終了する。
ステップS1−11では、全ての学習データにおいて学習したか否かを判定する。未終了の学習データがある場合はステップS1−1乃至S1−10を繰り返し、全ての学習データについて学習を終了した場合には終了する。なお、一度学習した学習データについて、一通り全ての学習データに対する学習が終った後に、再度学習する構成としてもよい。
次に、先にデータを学習させた図33の半導体装置に、対象データを入力して、結果を出力する動作について、図11を用いて説明する。ここで学習した複数のデータのうち、対象データに最も近いと連想されるデータを結果として出力する。
ステップS2−1では、入力ニューロン回路つまり第1のモジュール100_1のニューロン回路NUに外部から対象データが入力される。
ステップS2−2では、第1のモジュール100_1のニューロン回路NUから第1のモジュール100_1のシナプス回路SUに、対象データに相当する出力信号xが入力される。第1のモジュール100_1のシナプス回路SUは、出力信号xに、学習のステップS1−9で保持された重み係数w1を乗じた出力信号w1xを、隠れニューロン回路つまり第2のモジュール100_2のニューロン回路NUに出力する。
ステップS2−3では、隠れニューロン回路つまり第2のモジュール100_2のニューロン回路NUに、第1のモジュール100_1のシナプス回路SUの出力信号の和であるΣw1xが入力される。
ステップS2−4では、隠れニューロン回路つまり第2のモジュール100_2のニューロン回路NUから第2のモジュール100_2のシナプス回路SUに出力信号x2が入力される。第2のモジュール100_2のシナプス回路SUは、出力信号x2に、アナログメモリAMに保持された重み係数w2を乗じた出力信号w2x2を、出力ニューロン回路つまり第2のモジュール100_2の誤差回路EUに出力する。
ステップS2−5では、出力ニューロン回路つまり第2のモジュール100_2の誤差回路EUに、第2のモジュール100_2のシナプス回路SUの出力信号の和であるΣw2x2が入力される。出力ニューロン回路つまり第2のモジュール100_2の誤差回路EUは、出力信号oを出力する。
本実施の形態では、実施の形態1で説明した図1の半導体装置をエンコーダとして利用した場合の動作例について説明する。
初めに、物体の動きの検出する方法の一例について説明する。図12は、画像データに対してエンコーダで実行する物体の動き検出のアルゴリズムを説明するものである。
次に、エンコーダを用いた、動き補償予測の方法について、図13を用いて説明する。
ステップS3−1では、領域31のデータを学習データとして、第1のモジュールにおけるニューロン回路NUに入力する。
ステップS3−2では、入力された領域31のデータについて、ステップS1−2乃至ステップS1−10と同様の動作を行う。つまり、全てのシナプス回路SUに対して、それぞれの重み係数の更新を繰り返し行い、領域31のデータに応じたシナプス回路SUの重み係数を更新する。
ステップS3−3では、複数の領域41の一を対象データとして、ステップS3−2で更新した重み係数を有する図1の半導体装置に入力する。
ステップS3−4では、入力された複数の領域41の一のデータについて、ステップS2−2乃至ステップS2−5と同様の動作を行う。つまり、領域31のデータを学習させた半導体装置に対して、複数の領域41の一のデータを入力することで、連想されるデータを出力する。
ステップS3−5では、上述の判定結果に応じて、どのステップに進むかの判定が行われる。
本実施の形態では、開示する発明に係る放送システムについて説明する。
図14は、放送システムの構成例を模式的に示すブロック図である。放送システム500は、カメラ510、送信装置511、受信装置512、表示装置513を有する。カメラ510はイメージセンサ520、画像処理装置521を有する。送信装置511は、エンコーダ522及び変調器523を有する。受信装置512は、復調器525及びデコーダ526を有する。表示装置513は画像処理装置527及び表示部528を有する。
図18は、エンコーダ522の一例を示すブロック図である。エンコーダ522は、回路591乃至回路594を有する。
本実施の形態では、開示する発明の一態様に係るトランジスタについて説明する。
図19(A)乃至図19(C)は、トランジスタ1400aの上面図及び断面図である。図19(A)は上面図である。図19(B)は、図19(A)に示す一点鎖線A1−A2に対応する断面図であり、図19(C)は、図19(A)に示す一点鎖線A3−A4に対応する断面図である。なお、図19(A)の上面図では、図の明瞭化のために一部の要素を省いて図示している。なお、一点鎖線A1−A2をトランジスタ1400aのチャネル長方向、一点鎖線A3−A4をトランジスタ1400aのチャネル幅方向と呼ぶ場合がある。
まず、金属酸化物1431乃至金属酸化物1433に適用可能な金属酸化物について説明を行う。
基板1450としては、例えば、絶縁体基板、半導体基板又は導電体基板を用いればよい。絶縁体基板としては、例えば、ガラス基板、石英基板、サファイア基板、安定化ジルコニア基板(イットリア安定化ジルコニア基板など)、樹脂基板などがある。また、半導体基板としては、例えば、シリコン、ゲルマニウムなどの単体半導体基板、又は炭化シリコン、シリコンゲルマニウム、ヒ化ガリウム、リン化インジウム、酸化亜鉛、酸化ガリウムからなる化合物半導体基板などがある。さらには、前述の半導体基板内部に絶縁体領域を有する半導体基板、例えばSOI(Silicon On Insulator)基板などがある。導電体基板としては、黒鉛基板、金属基板、合金基板、導電性樹脂基板などがある。又は、金属の窒化物を有する基板、金属の酸化物を有する基板などがある。さらには、絶縁体基板に導電体又は半導体が設けられた基板、半導体基板に導電体又は絶縁体が設けられた基板、導電体基板に半導体又は絶縁体が設けられた基板などがある。又は、これらの基板に素子が設けられたものを用いてもよい。基板に設けられる素子としては、容量素子、抵抗素子、スイッチ素子、発光素子、記憶素子などがある。
絶縁膜1401は、基板1450と導電膜1414を電気的に分離させる機能を有する。
導電膜1411乃至導電膜1414として、銅(Cu)、タングステン(W)、モリブデン(Mo)、金(Au)、アルミニウム(Al)、マンガン(Mn)、チタン(Ti)、タンタル(Ta)、ニッケル(Ni)、クロム(Cr)、鉛(Pb)、錫(Sn)、鉄(Fe)、コバルト(Co)、ルテニウム(Ru)、白金(Pt)、イリジウム(Ir)、ストロンチウム(Sr)の低抵抗材料からなる単体、合金、又はこれらを主成分とする化合物を含む導電膜の単層又は積層とすることが好ましい。特に、耐熱性と導電性を両立するタングステンやモリブデンなどの高融点材料を用いることが好ましい。また、アルミニウムや銅などの低抵抗導電性材料で形成することが好ましい。さらに、Cu−Mn合金を用いると、酸素を含む絶縁体との界面に酸化マンガンを形成し、酸化マンガンがCuの拡散を抑制する機能を持つので好ましい。
導電膜1421乃至導電膜1424として、銅(Cu)、タングステン(W)、モリブデン(Mo)、金(Au)、アルミニウム(Al)、マンガン(Mn)、チタン(Ti)、タンタル(Ta)、ニッケル(Ni)、クロム(Cr)、鉛(Pb)、錫(Sn)、鉄(Fe)、コバルト(Co)、ルテニウム(Ru)、白金(Pt)、イリジウム(Ir)、ストロンチウム(Sr)の低抵抗材料からなる単体、合金、又はこれらを主成分とする化合物を含む導電膜の単層又は積層とすることが好ましい。特に、耐熱性と導電性を両立するタングステンやモリブデンなどの高融点材料を用いることが好ましい。また、アルミニウムや銅などの低抵抗導電性材料で形成することが好ましい。さらに、Cu−Mn合金を用いると、酸素を含む絶縁体との界面に酸化マンガンを形成し、酸化マンガンがCuの拡散を抑制する機能を持つので好ましい。
領域1441、領域1442は、例えば、導電膜1421、導電膜1423が、金属酸化物1431、金属酸化物1432の酸素を引き抜くことで形成される。酸素の引き抜きは、高い温度で加熱するほど起こりやすい。トランジスタの作製工程には、いくつかの加熱工程があることから、領域1441、領域1442には酸素欠損が形成される。また、加熱により該酸素欠損のサイトに水素が入りこみ、領域1441、領域1442に含まれるキャリア濃度が増加する。その結果、領域1441、領域1442が低抵抗化する。
絶縁膜1406は、比誘電率の高い絶縁体を有することが好ましい。例えば、絶縁膜1406は、酸化ガリウム、酸化ハフニウム、アルミニウム及びハフニウムを有する酸化物、アルミニウム及びハフニウムを有する酸化窒化物、シリコン及びハフニウムを有する酸化物、又はシリコン及びハフニウムを有する酸化窒化物などを有することが好ましい。
絶縁膜1405は、比誘電率の低い絶縁体を有することが好ましい。例えば、絶縁膜1405は、酸化シリコン、酸化窒化シリコン、窒化酸化シリコン、窒化シリコン又は樹脂などを有することが好ましい。又は、絶縁膜1405は、酸化シリコン又は酸化窒化シリコンと、樹脂と、の積層構造を有することが好ましい。酸化シリコン及び酸化窒化シリコンは、熱的に安定であるため、樹脂と組み合わせることで、熱的に安定且つ比誘電率の低い積層構造とすることができる。樹脂としては、例えば、ポリエステル、ポリオレフィン、ポリアミド(ナイロン、アラミドなど)、ポリイミド、ポリカーボネート又はアクリルなどがある。
図19に示すトランジスタ1400aは、導電膜1414及び絶縁膜1402、絶縁膜1403を省略してもよい。その場合の例を図22に示す。
図23に示すトランジスタ1400cにおいて、A3−A4方向に、金属酸化物1431、1432の幅を広げてもよい。その場合の例を図24に示す。
図23に示すトランジスタ1400cにおいて、A3−A4方向に、金属酸化物1431、金属酸化物1432から成る領域(以下、フィンと呼ぶ)を複数設けてもよい。その場合の例を図25に示す。
図26(A)乃至図26(D)は、トランジスタ1400fの上面図及び断面図である。図26(A)は、トランジスタ1400fの上面図であり、図26(B)は図26(A)に示す一点鎖線A1−A2に対応する断面図であり、図26(C)は一点鎖線A3−A4に対応する断面図である。なお、一点鎖線A1−A2をチャネル長方向、一点鎖線A3−A4をチャネル幅方向という場合がある。トランジスタ1400fもトランジスタ1400a等と同様に、s−channel構造のトランジスタである。トランジスタ1400fでは、ゲート電極を構成する導電膜1412の側面に接して、絶縁膜1409が設けられている。絶縁膜1409及び導電膜1412が絶縁膜1408に覆われている。絶縁膜1409はトランジスタ1400fのサイドウォール絶縁膜として機能する。トランジスタ1400aと同様に、ゲート電極を導電膜1411乃至導電膜1413の積層としてもよい。
図27(A)及び図27(B)は、トランジスタ1680の上面図及び断面図である。図27(A)は上面図であり、図27(A)に示す一点鎖線A−B方向の断面が図27(B)に相当する。なお、図27(A)及び図27(B)では、図の明瞭化のために一部の要素を拡大、縮小、又は省略して図示している。また、一点鎖線A−B方向をチャネル長方向と呼称する場合がある。
本実施の形態では、上記実施の形態で説明したOSトランジスタに適用可能な酸化物半導体膜の構造について説明する。
酸化物半導体は、単結晶酸化物半導体と、それ以外の非単結晶酸化物半導体と、に分けられる。非単結晶酸化物半導体としては、CAAC−OS(c−axis−aligned and a−b−plane anchored crystal oxide semiconductor)、多結晶酸化物半導体、nc−OS(nanocrystalline oxide semiconductor)、擬似非晶質酸化物半導体(a−like OS:amorphous−like oxide semiconductor)及び非晶質酸化物半導体などがある。
まずは、CAAC−OSについて説明する。
次に、nc−OSについて説明する。
a−like OSは、nc−OSと非晶質酸化物半導体との間の構造を有する酸化物半導体である。
以上の実施の形態、及び実施の形態における各構成の説明について、以下に付記する。
各実施の形態に示す構成は、他の実施の形態に示す構成と適宜組み合わせて、本発明の一態様とすることができる。また、1つの実施の形態の中に、複数の構成例が示される場合は、互い構成例を適宜組み合わせることが可能である。
本明細書等において、「上に」、「下に」などの配置を示す語句は、構成同士の位置関係を、図面を参照して説明するために、便宜上用いている。構成同士の位置関係は、各構成を描写する方向に応じて適宜変化する。そのため、配置を示す語句は、明細書で説明した記載に限定されず、状況に応じて適切に言い換えることができる。
本明細書等において、トランジスタの接続関係を説明する際、ソースとドレインとの一方を、「ソース又はドレインの一方」(又は第1電極、又は第1端子)と表記し、ソースとドレインとの他方を「ソース又はドレインの他方」(又は第2電極、又は第2端子)と表記している。これは、トランジスタのソースとドレインは、トランジスタの構造又は動作条件等によって変わるためである。なおトランジスタのソースとドレインの呼称については、ソース(ドレイン)端子や、ソース(ドレイン)電極等、状況に応じて適切に言い換えることができる。
以下では、上記実施の形態中で言及しなかった語句の定義について説明する。
本明細書等において、スイッチとは、導通状態(オン状態)、または、非導通状態(オフ状態)になり、電流を流すか流さないかを制御する機能を有するものをいう。または、スイッチとは、電流を流す経路を選択して切り替える機能を有するものをいう。
本明細書等において、チャネル長とは、例えば、トランジスタの上面図において、半導体(またはトランジスタがオン状態のときに半導体の中で電流の流れる部分)とゲートとが重なる領域、またはチャネルが形成される領域における、ソースとドレインとの間の距離をいう。
本明細書等において、チャネル幅とは、例えば、半導体(またはトランジスタがオン状態のときに半導体の中で電流の流れる部分)とゲート電極とが重なる領域、またはチャネルが形成される領域における、ソースとドレインとが向かい合っている部分の長さをいう。
本明細書等において、AとBとが接続されている、とは、AとBとが直接接続されているものの他、電気的に接続されているものを含むものとする。ここで、AとBとが電気的に接続されているとは、AとBとの間で、何らかの電気的作用を有する対象物が存在するとき、AとBとの電気信号の授受を可能とするものをいう。
A3−A4 一点鎖線
C0 容量素子
C1 容量素子
MUL1 乗算回路
MUL2 乗算回路
MUL3 乗算回路
MUL4 乗算回路
Tr01 トランジスタ
Tr08 トランジスタ
Tr11 トランジスタ
Tr14 トランジスタ
Tr15 トランジスタ
Tr16 トランジスタ
Tr17 トランジスタ
10 画像データ
11 三角形
12 円
20 画像データ
30 画像データ
31 領域
40 画像データ
41 領域
100 モジュール
101 アンプ
102 選択回路
103 差動アンプ
104 スイッチ
105 抵抗
106 ユニティゲインバッファ
107 増幅回路
108 バッファ
111 差動アンプ
112 スイッチ
113 抵抗
114 選択回路
115 差動アンプ
116 スイッチ
117 抵抗
121 OPアンプ
122 OPアンプ
500 放送システム
510 カメラ
511 送信装置
512 受信装置
513 表示装置
520 イメージセンサ
521 画像処理装置
522 エンコーダ
523 変調器
525 復調器
526 デコーダ
527 画像処理装置
528 表示部
540 Rawデータ
541 映像データ
542 符号化データ
543 放送信号
544 映像データ
545 データ信号
551 データストリーム
552 データストリーム
553 データストリーム
560 TV
561 放送局
562 人工衛星
563 電波塔
564 アンテナ
565 アンテナ
566A 電波
566B 電波
567A 電波
567B 電波
571 受信装置
572 無線機
573 無線機
574 受信装置
575 コネクタ部
591 回路
591a フレーム間予測回路
591b 動き補償予測回路
591c DCT回路
592 回路
593 回路
593a LDPC符号化回路
593b 認証付与処理回路
593c スクランブラ
594 回路
600 救急車
601 医療機関
602 医療機関
605 高速ネットワーク
610 カメラ
611 エンコーダ
612 通信装置
615 映像データ
616 映像データ
620 通信装置
621 デコーダ
623 表示装置
1400a トランジスタ
1400b トランジスタ
1400c トランジスタ
1400d トランジスタ
1400e トランジスタ
1400f トランジスタ
1401 絶縁膜
1402 絶縁膜
1403 絶縁膜
1404 絶縁膜
1405 絶縁膜
1406 絶縁膜
1407 絶縁膜
1408 絶縁膜
1409 絶縁膜
1411 導電膜
1412 導電膜
1413 導電膜
1414 導電膜
1421 導電膜
1422 導電膜
1423 導電膜
1424 導電膜
1430 金属酸化物
1431 金属酸化物
1431a 金属酸化物
1431b 金属酸化物
1431c 金属酸化物
1432 金属酸化物
1432a 金属酸化物
1432b 金属酸化物
1432c 金属酸化物
1433 金属酸化物
1441 領域
1442 領域
1450 基板
1451 低抵抗領域
1452 低抵抗領域
1461 領域
1461a 領域
1461b 領域
1461c 領域
1461d 領域
1461e 領域
1462 領域
1463 領域
1680 トランジスタ
1681 絶縁膜
1682 半導体
1683 導電膜
1684 導電膜
1685 絶縁膜
1686 絶縁膜
1687 絶縁膜
1688 導電膜
1689 導電膜
Claims (6)
- 第1の回路と、第2の回路と、第3の回路と、を有する半導体装置であって、
前記第1の回路は、第1の信号を増幅して前記第2の回路に出力する第1の機能と、前記第1の信号を電流から電圧に変換して前記第2の回路に出力する第2の機能と、を有し、
前記第2の回路は、結合強度に相当するデータを変更する第1の乗算回路と、前記データを記憶するアナログメモリと、前記第1の信号を前記データに応じて重み付けをした第2の信号として出力する第2の乗算回路と、を有し、
前記第3の回路は、前記第2の信号を電流から電圧に変換して外部へ出力する第1の機能と、電流から電圧に変換した前記第2の信号と外部から入力される第3の信号との差分から第4の信号を生成する第2の機能と、を有し、
前記アナログメモリは、チャネル形成領域に酸化物半導体を有するトランジスタを有する半導体装置。 - 請求項1において、
前記第1の乗算回路は、電流から電圧に変換した前記第1の信号と前記第4の信号とに応じて前記データを変更する機能を有する半導体装置。 - 請求項1または請求項2に記載の半導体装置を利用した、映像データを符号化するためのエンコーダを有する電子機器であって、
前記映像データは、第1映像データと、第2映像データを有し、
前記半導体装置に前記第1映像データと前記第2映像データを入力したとき、前記半導体装置が前記第1映像データと前記第2映像データの比較を行い、前記第1映像データと前記第2映像データが一致したときに、前記第1映像データから前記第2映像データへの移動ベクトルを取得する電子機器。 - ニューロン回路と、シナプス回路と、誤差回路と、を有する半導体装置であって、
前記ニューロン回路は、入力ニューロン回路の機能と隠れニューロン回路の機能とを切り替えることができる機能を有し、
前記シナプス回路は、結合強度に相当するデータを変更する第1の乗算回路と、前記データを記憶するアナログメモリと、第1の信号を前記データに応じて重み付けをした第2の信号として出力する第2の乗算回路と、を有し、
前記誤差回路は、出力ニューロン回路の機能と隠れ誤差回路の機能とを切り替えることができる機能を有し、
前記アナログメモリは、チャネル形成領域に酸化物半導体を有するトランジスタを有すること、を特徴とする半導体装置。 - 請求項4において、
前記ニューロン回路は、第1の切り替え回路を有し、
前記第1の切り替え回路は、
前記入力ニューロン回路として機能する場合、外部からの入力信号を増幅して前記シナプス回路に出力する回路と、
前記隠れニューロンとして機能する場合、別の半導体装置が有するシナプス回路が出力する電流を電圧に変換して、前記ニューロン回路と同じ半導体装置が有するシナプス回路に出力する回路と、
を切り替える機能を有する半導体装置。 - 請求項4において、
前記誤差回路は、第2の切り替え回路を有し、
前記第2の切り替え回路は、
前記出力ニューロン回路として機能する場合、前記シナプス回路が出力する電流を電圧に変換して別の半導体装置の入力信号として出力し、別の半導体装置の入力信号として出力する信号と教師信号との差分信号と、別の半導体装置の入力信号として出力する信号を元に生成した微分係数と前記差分信号との乗算信号によって得られる誤差信号を前記シナプス回路に出力する回路と、
前記隠れ誤差回路として機能する場合、前記シナプス回路が出力する電流を電圧に変換して得られる信号を元に生成した微分係数と、教師信号と参照電圧との差分で得られる信号と、の乗算信号によって得られる誤差信号を前記シナプス回路に出力する回路と、
を切り替える機能を有する半導体装置。
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