JPH02301880A - ニューロン回路 - Google Patents
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- JPH02301880A JPH02301880A JP12407589A JP12407589A JPH02301880A JP H02301880 A JPH02301880 A JP H02301880A JP 12407589 A JP12407589 A JP 12407589A JP 12407589 A JP12407589 A JP 12407589A JP H02301880 A JPH02301880 A JP H02301880A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
本発明はニューラル・ネットワークの基本単位たるニュ
ーロン回路てあって、シナプス部の可変抵抗素子に電界
効果トランジスタを使用するものに関する。
ーロン回路てあって、シナプス部の可変抵抗素子に電界
効果トランジスタを使用するものに関する。
[従来の技術]
一般に、ニューラル・ネットワークをソフ1へウェアで
実現しようとすると、プロクラムが膨大になり、また、
速度もそれほど速くならない。これに対して、ニューラ
ル ネットワークをチップ化する場合には、ソフトウェ
アの開発負担を大幅に軽減化し、また、高速化を達成す
ることか可能となる。
実現しようとすると、プロクラムが膨大になり、また、
速度もそれほど速くならない。これに対して、ニューラ
ル ネットワークをチップ化する場合には、ソフトウェ
アの開発負担を大幅に軽減化し、また、高速化を達成す
ることか可能となる。
従来、ニューラル・ネットワークのチップ化を目指した
ニューロン回路として、第4図に、その回路図を示すよ
うなものが提案されている。
ニューロン回路として、第4図に、その回路図を示すよ
うなものが提案されている。
図中、1はシナプス部、2は樹状突起部、3は細胞体部
である。
である。
シナプス部1は、可変抵抗素子をなずnMO3FET4
及び5と、スイッチ素子をなずpMosFET6及び7
とを設けて構成されている。ここに、nMO3FET4
及び5のトレインには、端子8及び9を介してそれぞれ
他のニューロン回路の出力信号■1及びV2が供給され
る。また、pMO3FET6のソース及びケー1へには
端子10及び11を介してそれぞれ重み信号W1及び重
み書き換えタイミンク信号了1が供給される。
及び5と、スイッチ素子をなずpMosFET6及び7
とを設けて構成されている。ここに、nMO3FET4
及び5のトレインには、端子8及び9を介してそれぞれ
他のニューロン回路の出力信号■1及びV2が供給され
る。また、pMO3FET6のソース及びケー1へには
端子10及び11を介してそれぞれ重み信号W1及び重
み書き換えタイミンク信号了1が供給される。
また、p M OS F E ′r7 (7) V
−ス及Uヶ−1−ニも、端子12及び13を介してそれ
ぞれ重み信号W2及び重み書き換えタイミンク信号S1
が供給される。
−ス及Uヶ−1−ニも、端子12及び13を介してそれ
ぞれ重み信号W2及び重み書き換えタイミンク信号S1
が供給される。
樹状突起部2はnMO3FET14及び15を直列接続
してなる1〜ランスフアゲート16と、nMO3FET
17及び]8を直列接続してなるトランスファゲート1
9と、9MO8FET20及びnMO3FET21から
なるリセット回路22とを設けて構成されている。ここ
に、nMO3FET14及び15のケートには、それぞ
れ端子23及び24を介して、これらnMO8FET1
4及び15のオン、オフを制御する、互いに反転関係に
ある信号φ1及びφ2が供給される。これら信号φ1及
びφ2はそれぞれ端子25及び26を介してnMO8F
ET17及び18のゲートにも供給される。また、pM
O3FET20のソース及びゲー1−には端子27及び
28を介してそれぞれ電源電圧■DD及びリセット信号
S2が供給される。
してなる1〜ランスフアゲート16と、nMO3FET
17及び]8を直列接続してなるトランスファゲート1
9と、9MO8FET20及びnMO3FET21から
なるリセット回路22とを設けて構成されている。ここ
に、nMO3FET14及び15のケートには、それぞ
れ端子23及び24を介して、これらnMO8FET1
4及び15のオン、オフを制御する、互いに反転関係に
ある信号φ1及びφ2が供給される。これら信号φ1及
びφ2はそれぞれ端子25及び26を介してnMO8F
ET17及び18のゲートにも供給される。また、pM
O3FET20のソース及びゲー1−には端子27及び
28を介してそれぞれ電源電圧■DD及びリセット信号
S2が供給される。
また、細胞体部3は、pMO3FET29及びnMO3
FET30からなるCMOSインバータ31と、pMO
3FET32及びnMO3FET33からなるCMOS
インバータ34を縦列接続して構成されている。なお、
35は出力端子である。
FET30からなるCMOSインバータ31と、pMO
3FET32及びnMO3FET33からなるCMOS
インバータ34を縦列接続して構成されている。なお、
35は出力端子である。
かかるニューロン回路において、基本動作である重み付
け、加算、しきい値処理は、次のように行われる。
け、加算、しきい値処理は、次のように行われる。
まず、端子10に重み信号Wlが供給され、次に、重み
書き換えタイミング信号S、か低レベルにされる。ここ
に、p M OS F E T 6を通して重み信号
W1がnMO3FETEのケー1〜に供給され、その情
報がnMO8FET4のケートに電荷量として蓄積され
る。
書き換えタイミング信号S、か低レベルにされる。ここ
に、p M OS F E T 6を通して重み信号
W1がnMO3FETEのケー1〜に供給され、その情
報がnMO8FET4のケートに電荷量として蓄積され
る。
この状態で、端子8に他のニューロン回路の出力信号V
、が供給されると、nMO3FET4において重み付け
か行われ、その出力として出力信号V1に重み信号W1
を掛けた信号が得られる。
、が供給されると、nMO3FET4において重み付け
か行われ、その出力として出力信号V1に重み信号W1
を掛けた信号が得られる。
これが、nMO8FE”rl、4及び15を介してノー
ド36に転送される。
ド36に転送される。
同様に、他のニューロン回路の出力信号■2についても
、nMO3FET5において重み付けが行われ、その出
力がnMO3FET17及び18を介してノード36に
送られ、ノード36において加算が行われる。
、nMO3FET5において重み付けが行われ、その出
力がnMO3FET17及び18を介してノード36に
送られ、ノード36において加算が行われる。
しきい値処理は、CMOSインバータ31のしきい値が
利用され、ノード36の電圧がCMOSインバータ31
のしきい値以上になると、その電圧に応じて、電圧■。
利用され、ノード36の電圧がCMOSインバータ31
のしきい値以上になると、その電圧に応じて、電圧■。
が出力される。
以上のようにして、重み付け、加算、しきい値処理が行
われる。
われる。
[発明が解決しようとする課題]
かかる従来のニューロン回路においては、重み信号W1
及びW2は、それぞれnMO3FET4及び5のゲート
に電荷として蓄積されることになるが、ゲートの容量は
小さいので、蓄積される電荷量はきわめて少なく、この
ため、蓄積された電荷を長時間にわたって不揮発的に保
持することができないという問題点を有していた。
及びW2は、それぞれnMO3FET4及び5のゲート
に電荷として蓄積されることになるが、ゲートの容量は
小さいので、蓄積される電荷量はきわめて少なく、この
ため、蓄積された電荷を長時間にわたって不揮発的に保
持することができないという問題点を有していた。
=5−
そこでまた、従来、シナプス部の可変抵抗素子を非晶質
水素化シリコン(a−3i:H)、酸化タングステン(
lIIO3)、あるいはMNOSで構成するものが提案
されている。
水素化シリコン(a−3i:H)、酸化タングステン(
lIIO3)、あるいはMNOSで構成するものが提案
されている。
ここに、シナプス部の可変抵抗素子を非晶質水素化シリ
コンで構成するものは、非晶質水素化シリコンに電界を
加えると、発熱により水素が解離し、抵抗値が下がるこ
とを利用したちのであるが、書き換えが不可能であると
いう問題点を有していた。
コンで構成するものは、非晶質水素化シリコンに電界を
加えると、発熱により水素が解離し、抵抗値が下がるこ
とを利用したちのであるが、書き換えが不可能であると
いう問題点を有していた。
また、シナプス部の可変抵抗素子を酸化タングステンで
構成するものは、酸化タングステンの酸化還元反応を利
用したちのてあり、書き換えか可能であるという利点を
有しているものの、動作が線形ではなく、アナロタ量で
ある重み信号W1、W2を精度良く記憶させることがで
きないという問題点を有していた。
構成するものは、酸化タングステンの酸化還元反応を利
用したちのてあり、書き換えか可能であるという利点を
有しているものの、動作が線形ではなく、アナロタ量で
ある重み信号W1、W2を精度良く記憶させることがで
きないという問題点を有していた。
また、シナプス部の可変抵抗素子をMNOSで構成する
ものは、書き換え可能という利点を有しているものの、
書き換えに数10ボルトの電圧を必要とするため、回路
上の制約が大きく、また、酸化タングステンで構成する
ものと同様に、重み信号W1、W2を精度良く記憶させ
ることができないという問題点を有していた。
ものは、書き換え可能という利点を有しているものの、
書き換えに数10ボルトの電圧を必要とするため、回路
上の制約が大きく、また、酸化タングステンで構成する
ものと同様に、重み信号W1、W2を精度良く記憶させ
ることができないという問題点を有していた。
本発明は、かかる点にかんがみ、アナログ量である重み
信号を精度良く、かつ不揮発的に、しがも書き換え可能
な状態で記憶させることができるようにしたニューロン
回路を提供することを目的とする。
信号を精度良く、かつ不揮発的に、しがも書き換え可能
な状態で記憶させることができるようにしたニューロン
回路を提供することを目的とする。
[課題を解決するための手段]
本発明によるニューロン回路は、シナプス部の可変抵抗
素子に電界効果トランジスタを使用してなるニューロン
回路において、この電界効果トランジスタのゲートに固
体二次電池を接続したものである。
素子に電界効果トランジスタを使用してなるニューロン
回路において、この電界効果トランジスタのゲートに固
体二次電池を接続したものである。
[作用]
本発明では、重み信号は電界効果トランジスタのゲート
に接続された固体二次電池に記憶される。
に接続された固体二次電池に記憶される。
[実施例]
以下、第18図ないし第3図を参照して、本発明の一実
施例につき説明する。なお、第1図において、第4図に
対応する部分には同一符号を付し、その重複説明は省略
する。
施例につき説明する。なお、第1図において、第4図に
対応する部分には同一符号を付し、その重複説明は省略
する。
第1図は本発明の一実施例を示す回路図であり、図中、
37が本実施例におけるシナプス部を示している。
37が本実施例におけるシナプス部を示している。
本実施例では、重み信号W1が供給される端子10は順
方向に配されたタイオード38を介して9MO8FET
6のソースに接続されている。
方向に配されたタイオード38を介して9MO8FET
6のソースに接続されている。
また、このダイオード38のカソードと9MO8FET
6のソースとの接続中点は抵抗器3つを介して接地され
ている。また、pMO3FET6のトレインとnMO3
FET4のケー1〜との接続中点は、負極が接地された
固体二次電池40の正極に接続されている。
6のソースとの接続中点は抵抗器3つを介して接地され
ている。また、pMO3FET6のトレインとnMO3
FET4のケー1〜との接続中点は、負極が接地された
固体二次電池40の正極に接続されている。
また、重み信号W2が供給される端子12は順方向に配
されたダイオード41を介してpMO3FET7のソー
スに接続されており、また、このタイオート41のカソ
ードとpMO3FET7のソースとの接続中点は抵抗器
42を介して接地されている。また、9MO8FET7
のドレインとnMO3FET5のゲートとの接続中点は
負極が接地された固体二次電池43の正極に接続されて
いる。
されたダイオード41を介してpMO3FET7のソー
スに接続されており、また、このタイオート41のカソ
ードとpMO3FET7のソースとの接続中点は抵抗器
42を介して接地されている。また、9MO8FET7
のドレインとnMO3FET5のゲートとの接続中点は
負極が接地された固体二次電池43の正極に接続されて
いる。
その他については、第4図従来例と同様に構成されてい
る。
る。
ここに、第2図は固体二次電池40.43の断面を示し
ており、これら固体二次電池40.43は基板44上に
正極集電体45、正極活物質46、固体電解質47、負
極活物質48及び負極集電体49を順次に積層し、外装
50を施して構成されている。なお、45Aは正極集電
体45中、端子となる部分である。
ており、これら固体二次電池40.43は基板44上に
正極集電体45、正極活物質46、固体電解質47、負
極活物質48及び負極集電体49を順次に積層し、外装
50を施して構成されている。なお、45Aは正極集電
体45中、端子となる部分である。
ここに、正極集電体45を構成し得る材料としては、ニ
ッケル、ステンレス、アルミニウム等を挙げることがで
きる。
ッケル、ステンレス、アルミニウム等を挙げることがで
きる。
また、正極活物質46としては、例えは、三流化チタン
(TiS2)、二流化モリブデン(MO82)、三流化
モリブデン(MoS2)、二流化鉄(FeS2)、三流
化ジルコニウム(ZrS2)、三流化ニオブ(NbS、
2)、正流化リン・ニッケル(NiPS3) 、バナジ
ウムセレナイト(VSe2)、五酸化二バナジウム(V
2O3)、十三酸化穴バナジウム(V6O13) =へ
酸化ニクロム(Cr20g)、へ酸化三クロム(Cr3
0g) 、リチウム二酸化コハル) (LiCoO□)
及び導電性又は半導電性高分子材料を挙げることができ
る。なお、軽量で、かつ蒸着等の工程を必要としないこ
とから、成形加工性に優れている導電性又は半導電性高
分子材料を使用することが好ましい。
(TiS2)、二流化モリブデン(MO82)、三流化
モリブデン(MoS2)、二流化鉄(FeS2)、三流
化ジルコニウム(ZrS2)、三流化ニオブ(NbS、
2)、正流化リン・ニッケル(NiPS3) 、バナジ
ウムセレナイト(VSe2)、五酸化二バナジウム(V
2O3)、十三酸化穴バナジウム(V6O13) =へ
酸化ニクロム(Cr20g)、へ酸化三クロム(Cr3
0g) 、リチウム二酸化コハル) (LiCoO□)
及び導電性又は半導電性高分子材料を挙げることができ
る。なお、軽量で、かつ蒸着等の工程を必要としないこ
とから、成形加工性に優れている導電性又は半導電性高
分子材料を使用することが好ましい。
かかる導電性又は半導電性高分子材料としては、ピロー
ル、チオフェン、フラン、ベンゼン、アズレン、アニリ
ン、ジフェニルアンゼン、ジフェニルアミン、トリフェ
ニルアミン、あるいは、これら誘導体を重合してなる重
合体を挙げることかてきる。これら重合体は重合と同時
に電解質アニオンと錯体を形成し、酸化還元反応に伴っ
てアニオンが出入りする。
ル、チオフェン、フラン、ベンゼン、アズレン、アニリ
ン、ジフェニルアンゼン、ジフェニルアミン、トリフェ
ニルアミン、あるいは、これら誘導体を重合してなる重
合体を挙げることかてきる。これら重合体は重合と同時
に電解質アニオンと錯体を形成し、酸化還元反応に伴っ
てアニオンが出入りする。
なお、導電性高分子と錯体を形成するイオンと一1〇−
しては、例えば、ClO4−、PF6−1AsF6−.
5bF6−2BF、−、パラトルエンスルホン酸アニオ
ン、ニトロベンゼンスルホン酸アニオン、Fe(CN)
6’−1CP(CN)6−等の錯アニオンあるいはAl
Cl3 、FeCl3、GaCl3等のルイス酸を挙け
ることができる。
5bF6−2BF、−、パラトルエンスルホン酸アニオ
ン、ニトロベンゼンスルホン酸アニオン、Fe(CN)
6’−1CP(CN)6−等の錯アニオンあるいはAl
Cl3 、FeCl3、GaCl3等のルイス酸を挙け
ることができる。
才な、固体電解質47としては、例えば、α−AgI、
β−アルミナ、ナシコン、リシツク等の無機系固体電解
質や、ポリエーテル鎖やポリエステル鎖等からなる高分
子固体電解質を挙げることができる。なお、柔軟性や成
形加工性の面から高分子固体電解質を使用することが好
ましい。
β−アルミナ、ナシコン、リシツク等の無機系固体電解
質や、ポリエーテル鎖やポリエステル鎖等からなる高分
子固体電解質を挙げることができる。なお、柔軟性や成
形加工性の面から高分子固体電解質を使用することが好
ましい。
かかる高分子固体電解質は、少なくとも、マトリックス
となるポリマー及びキャリアとなる電解質塩から構成さ
れるか、マトリックスとなるポリマーとしては、例えば
、ポリエチレンオキシド、ポリプロピレンオキシド又は
これら共重合体を主鎖又は側鎖に有するエーテル系ポリ
マーあるいはβ−プロピオラクトン、γ−ブチロラクト
ン等のエステル基、エチレンカーボネ−1・、プロピレ
ンカーボネート等のカーボネートを主鎖又は側鎖に有す
るポリマーを挙げることかできる。
となるポリマー及びキャリアとなる電解質塩から構成さ
れるか、マトリックスとなるポリマーとしては、例えば
、ポリエチレンオキシド、ポリプロピレンオキシド又は
これら共重合体を主鎖又は側鎖に有するエーテル系ポリ
マーあるいはβ−プロピオラクトン、γ−ブチロラクト
ン等のエステル基、エチレンカーボネ−1・、プロピレ
ンカーボネート等のカーボネートを主鎖又は側鎖に有す
るポリマーを挙げることかできる。
また、キャリアとなる電解質塩としては、例えは5CN
−2Cド、Br−1I−1BF4−5P T? 6−1
CF3SO3−1SbF6− 、 ASF6− 、Cl
O4−、B(C6H3)4飄CF3SO3−笠のアニオ
ンと、Li” 、Na” 、K+等のアルカリ金属カチ
オン、(C4H9)4N+、 (C2115)4N”等
の有機カチオンとからなる電解質塩を挙けることができ
る。
−2Cド、Br−1I−1BF4−5P T? 6−1
CF3SO3−1SbF6− 、 ASF6− 、Cl
O4−、B(C6H3)4飄CF3SO3−笠のアニオ
ンと、Li” 、Na” 、K+等のアルカリ金属カチ
オン、(C4H9)4N+、 (C2115)4N”等
の有機カチオンとからなる電解質塩を挙けることができ
る。
また、負極活物質48としては、例えは、銀、リチウム
、リチウム合金等の金属や導電性又は半導電性高分子を
挙げることがてきる。これら負極活物質は、正極活物質
との組み合わせにより電池の開放電圧が決まるため、必
要に応じて絹り合わせを選択すれば良い。
、リチウム合金等の金属や導電性又は半導電性高分子を
挙げることがてきる。これら負極活物質は、正極活物質
との組み合わせにより電池の開放電圧が決まるため、必
要に応じて絹り合わせを選択すれば良い。
また、負極集電体4つとしては、例えは、ニッケル、ス
テンレス、アルミニウム等を挙けることがてきる。
テンレス、アルミニウム等を挙けることがてきる。
なお、これら正極集電体45、正極活物質46、固体電
解質47、負極活物質48及び負極集電体49を積層す
る方法としては、正極集電体45及び負極集電体49に
金属を、正極活物質46及び負極活物質48に無機系活
物質を、固体電解質47に無機系固体電解質を用いる場
合には、蒸着、スパッタ等の方法を使用することができ
る。
解質47、負極活物質48及び負極集電体49を積層す
る方法としては、正極集電体45及び負極集電体49に
金属を、正極活物質46及び負極活物質48に無機系活
物質を、固体電解質47に無機系固体電解質を用いる場
合には、蒸着、スパッタ等の方法を使用することができ
る。
また、固体電解質47に高分子固体電解質を用いる場合
には、キャスティング、ディッピング等の方法により積
層が可能である。
には、キャスティング、ディッピング等の方法により積
層が可能である。
また、正極活物質46を導電性高分子で形成する場合に
は、正極集電体45」二に直接重合することにより集電
体との密着性が高い電極が得られる。
は、正極集電体45」二に直接重合することにより集電
体との密着性が高い電極が得られる。
この場合、重合法としては、電解重合法、化学重合法を
使用することができる。なお、化学重合法により電極を
作製する場合には、正極集電体45上に重合の酸化剤を
成膜し、これにモノマーガスを接触させる方法が好まし
い。
使用することができる。なお、化学重合法により電極を
作製する場合には、正極集電体45上に重合の酸化剤を
成膜し、これにモノマーガスを接触させる方法が好まし
い。
ここに、固体二次電池40.43の具体的作製例を挙げ
る。
る。
先ず、基板44に正極集電体45としてニッケルNiを
蒸着する。次に、このニッケルNi上に電解重合法によ
って、正極活物質46をなすポリアニリンを成膜する。
蒸着する。次に、このニッケルNi上に電解重合法によ
って、正極活物質46をなすポリアニリンを成膜する。
なお、この重合は、0.5 Mアニリン、1.5Nfa
酸(H2SO4)水溶液中、0.7VvsSCEの定電
位重合により行う。また、投入電荷量は2 C/ c
m 2とする。
酸(H2SO4)水溶液中、0.7VvsSCEの定電
位重合により行う。また、投入電荷量は2 C/ c
m 2とする。
次に、ポリアニリンを電気化学的に脱トープした後、ヒ
ドラジン20%メタノール溶液に5分間、浸析し、充分
に洗浄する。
ドラジン20%メタノール溶液に5分間、浸析し、充分
に洗浄する。
次に、ポリアニリンを乾燥し、その後、固体電解質47
をなす高分子固体電解質としてポリエチレンオキシド/
ポリプロピレンオキシド架橋体を積層する。これは、ポ
リエチレンオキシ1〜とポリプロピレンオキシドの共重
合トリオール(ポリエチレンオキシド/ポリプロピレン
オキシト−6/1 、M =8000>と、当量の2.
4−トリレンジインシアナートと、さらに触媒として0
.01wt%のシフチルト錫ジラウレートとをメチルエ
チlレケトン?容液がらキャスティングし、80度で1
0分、加熱することにより行う。
をなす高分子固体電解質としてポリエチレンオキシド/
ポリプロピレンオキシド架橋体を積層する。これは、ポ
リエチレンオキシ1〜とポリプロピレンオキシドの共重
合トリオール(ポリエチレンオキシド/ポリプロピレン
オキシト−6/1 、M =8000>と、当量の2.
4−トリレンジインシアナートと、さらに触媒として0
.01wt%のシフチルト錫ジラウレートとをメチルエ
チlレケトン?容液がらキャスティングし、80度で1
0分、加熱することにより行う。
次に、このポリエチレンオキシド/ポリプロピレンオキ
シド架橋体の上に負極活物質48をなすリチウムLiを
圧着し、さらに負極集電体4つと−1,4− してステンレスを積層する。
シド架橋体の上に負極活物質48をなすリチウムLiを
圧着し、さらに負極集電体4つと−1,4− してステンレスを積層する。
このようにして作製した固体二次電池は25〜3.8[
V ]の電圧範囲で電位を保持する特性を有している。
V ]の電圧範囲で電位を保持する特性を有している。
したがって、シナプス部37の可変抵抗素子をなずnM
O3FET4及び5は、第3図に示すようなVG−I、
特性を有するように形成することが好ましい。なお、こ
の例では、V7Hは約]、、0[V]となっている。
O3FET4及び5は、第3図に示すようなVG−I、
特性を有するように形成することが好ましい。なお、こ
の例では、V7Hは約]、、0[V]となっている。
本実施例においては、重み付け、加算、しきい値処理は
、以下のように行われる。
、以下のように行われる。
まず、端子10に重み信号W1が供給され、次に、重み
書き換えタイミング信号Y1が低レベルにされる。ここ
に、pMO3FET6を通して重み信号W1がnMOS
FET4のゲート及び二次電池40に供給される。
書き換えタイミング信号Y1が低レベルにされる。ここ
に、pMO3FET6を通して重み信号W1がnMOS
FET4のゲート及び二次電池40に供給される。
この場合、重み信号W1の情報は、専ら固体二次電池4
0に電荷量として蓄積される。
0に電荷量として蓄積される。
この状態で、端子8に他のニューロン回路の出力信号■
、か供給されると、nMO3FET4において重み付け
が行われ、その出力として出力信号■1に重み信号W1
を掛けた信号か得られる。
、か供給されると、nMO3FET4において重み付け
が行われ、その出力として出力信号■1に重み信号W1
を掛けた信号か得られる。
これが、nMO3FET14及び15を介してノード3
6に転送される。
6に転送される。
同様に、nMOS FET5においても、重み信号W
2の情報は専ら固体二次電池43に電荷量として蓄えら
れる。そこで、他のニューロン回路の出力信号■2につ
いても、nMO3FET5において重み付けが行われ、
その出力がnMO3FET17及び18を介してノーI
・36に送られ、重み付けがされた出力信号■1との加
算が行われる。
2の情報は専ら固体二次電池43に電荷量として蓄えら
れる。そこで、他のニューロン回路の出力信号■2につ
いても、nMO3FET5において重み付けが行われ、
その出力がnMO3FET17及び18を介してノーI
・36に送られ、重み付けがされた出力信号■1との加
算が行われる。
しきい値処理は、CMOSインバータ31のしきい値が
利用され、ノード36の電圧がCMOSインバータ31
のしきい値以上になると、その電圧に応じて、電圧VO
が出力される。
利用され、ノード36の電圧がCMOSインバータ31
のしきい値以上になると、その電圧に応じて、電圧VO
が出力される。
以上のように、本実施例においては、重み信号W1及び
W2は、それぞれ電荷量として固体二次電池40及び4
3に蓄積される。
W2は、それぞれ電荷量として固体二次電池40及び4
3に蓄積される。
したかって、本実施例によれは、アナログ量である重み
信号W1及びW2を精度良く、かつ不揮発的に、しかも
書き換え可能な状態で記憶させることかてきる。
信号W1及びW2を精度良く、かつ不揮発的に、しかも
書き換え可能な状態で記憶させることかてきる。
なお、上述の実施例においては、シナプス部の可変抵抗
素子としてMOS PETを使用した場合につき述べ
たが、その他、J−FET等を使用することもできる。
素子としてMOS PETを使用した場合につき述べ
たが、その他、J−FET等を使用することもできる。
また、上述の実施例においては、本発明を二人力のニュ
ーロン回路に適用した場合につき述べたが、本発明は、
三入力以上のニューロン回路に適用できることは勿論で
ある。
ーロン回路に適用した場合につき述べたが、本発明は、
三入力以上のニューロン回路に適用できることは勿論で
ある。
[発明の効果]
本発明によれば、シナプス部の可変抵抗素子をなす電界
効果トランジスタのゲートに固体二次電池を接続すると
いう構成を採用したことにより、アナログ量である重み
信号を精度良く、かつ不揮発的に、しかも書き換え可能
な状態で記憶させることができる。
効果トランジスタのゲートに固体二次電池を接続すると
いう構成を採用したことにより、アナログ量である重み
信号を精度良く、かつ不揮発的に、しかも書き換え可能
な状態で記憶させることができる。
4図面の簡単な説明
第1図は本発明によるニューロン回路の一実施例を示す
回路図、 第2図は第1図例に使用されている固体二次電池を示す
断面図、 第3図はシナプス部において可変抵抗素子をなすnMO
3PETのV o I o特性を示す図、第4図は従
来のニューロン回路を示す回路図である。
回路図、 第2図は第1図例に使用されている固体二次電池を示す
断面図、 第3図はシナプス部において可変抵抗素子をなすnMO
3PETのV o I o特性を示す図、第4図は従
来のニューロン回路を示す回路図である。
1.37・・・シナプス部
2・・・樹状突起部
3・・・細胞体部
40.43・・・固体二次電池
Claims (1)
- シナプス部の可変抵抗素子に電界効果トランジスタを使
用してなるニューロン回路において、前記電界効果トラ
ンジスタのゲートに固体二次電池を接続したことを特徴
とするニューロン回路。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP12407589A JPH02301880A (ja) | 1989-05-17 | 1989-05-17 | ニューロン回路 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP12407589A JPH02301880A (ja) | 1989-05-17 | 1989-05-17 | ニューロン回路 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02301880A true JPH02301880A (ja) | 1990-12-13 |
Family
ID=14876315
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP12407589A Pending JPH02301880A (ja) | 1989-05-17 | 1989-05-17 | ニューロン回路 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH02301880A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109844772A (zh) * | 2016-11-09 | 2019-06-04 | 国际商业机器公司 | 存储器单元结构 |
US10984306B2 (en) * | 2017-02-24 | 2021-04-20 | International Business Machines Corporation | Battery-based neural network weights |
JP2021140320A (ja) * | 2020-03-03 | 2021-09-16 | 株式会社東芝 | スパイキングニューラルネットワーク装置およびスパイキングニューラルネットワーク装置の学習方法 |
-
1989
- 1989-05-17 JP JP12407589A patent/JPH02301880A/ja active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109844772A (zh) * | 2016-11-09 | 2019-06-04 | 国际商业机器公司 | 存储器单元结构 |
US10984306B2 (en) * | 2017-02-24 | 2021-04-20 | International Business Machines Corporation | Battery-based neural network weights |
US10997490B2 (en) | 2017-02-24 | 2021-05-04 | International Business Machines Corporation | Battery-based neural network weights |
JP2021140320A (ja) * | 2020-03-03 | 2021-09-16 | 株式会社東芝 | スパイキングニューラルネットワーク装置およびスパイキングニューラルネットワーク装置の学習方法 |
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