JPS63261874A - Semiconductor integrated circuit - Google Patents

Semiconductor integrated circuit

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JPS63261874A
JPS63261874A JP62096697A JP9669787A JPS63261874A JP S63261874 A JPS63261874 A JP S63261874A JP 62096697 A JP62096697 A JP 62096697A JP 9669787 A JP9669787 A JP 9669787A JP S63261874 A JPS63261874 A JP S63261874A
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JP
Japan
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voltage
circuit
line
threshold
transistor
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JP62096697A
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Japanese (ja)
Inventor
Takashi Morie
隆 森江
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Abstract

PURPOSE:To enable the free writing and erasing of data, by a method wherein each output of a threshold circuit is connected independently to all inputs of the threshold circuit by a voltage modulation circuit. CONSTITUTION:By storing in a floating gate 74 electric charge corresponding to Tij, the resistance between a drain 72 and a source 71 is changed. When a voltage is applied to an output line 4 a selection transistor 8 turns ON, and a voltage supplied from a selection line 9 is modulated by the resistance of a transistor 7. A modulated current is supplied to an input line 3, and added to the current of the input line 3. Thus, the output line 4 and the input line 3 are coupled each other, and as the result, the input voltage is modulated. In the case where design is so made that the stored charge and the conductance between the source 71 and the drain 72 of the transistor 7 are proportional to each other, Tij can be designed in an analog manner by storing electric charge proportional to the value of Tij.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、神経回路網モデルを用いてデバイス構成した
半導体集積回路に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a semiconductor integrated circuit configured as a device using a neural network model.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

神経回路網モデルを利用したアルゴリズムの1つに、ホ
ブフィールドにより提案されたものがある(プロシーデ
ィング・オブ・ナショナル・アカデミ−・サイエンス、
79巻、2554〜2558頁(1982年)、および
81巻、3088〜3092頁(1984年))。
One of the algorithms that uses neural network models is the one proposed by Hobfield (Proceedings of the National Academy of Sciences,
79, pp. 2554-2558 (1982), and vol. 81, pp. 3088-3092 (1984)).

上記文献によるアルゴリズムをつぎに説明する。The algorithm according to the above document will be explained next.

プロセシング素子を生理学の用語を借用してニューロン
と呼び、N個のニューロンが相互に結合した系を考える
。上記結合部分を生理学用語によりシナプスという、上
記ニューロンiは2つの状態を取りうる。すなわち、V
i=oとV、=1とであり、i番目のニューロンはj番
目のニューロンと結合強度T i Jで結合している。
A processing element is called a neuron, borrowing the term from physiology, and a system in which N neurons are interconnected is considered. The connecting portion is called a synapse in physiological terminology, and the neuron i can have two states. That is, V
i=o and V,=1, and the i-th neuron is connected to the j-th neuron with a connection strength T i J.

ここで、TiJは実数であり、T+j=Oは結合してい
ないことを表わしてい−る。系のある瞬間の状態はVi
のN個の列で特徴づけられる。すなわち、Nビットのバ
イナリーワードで表わされる。上記状態はつぎのような
アルゴリズムに従って時間的に変化する。
Here, TiJ is a real number, and T+j=O represents that there is no bond. The state of the system at a certain moment is Vi
is characterized by N columns. That is, it is represented by an N-bit binary word. The above state changes over time according to the following algorithm.

すなわち、ニューロンiは、それぞれ一定のしきい値U
、を有し、各ニューロンは時間的にランダムに、自分以
外のニューロンの状態を結合強度で重みづけた値の和が
、そのしきい値を越えるか越えないかで、つぎの瞬間の
自分の状態を決定する。
That is, each neuron i has a certain threshold value U
, and each neuron calculates its own state at the next moment depending on whether the sum of the values of the states of neurons other than itself, weighted by the connection strength, exceeds that threshold or not. Determine the state.

すなわち。Namely.

Σ TiJ VJ > Ui         (1)
j≠j ムらv+=1に、そうでなければv+=0にする。
Σ TiJ VJ > Ui (1)
If j≠j, set v+=1, otherwise set v+=0.

T i JはNXN個のマトリクスで表わされる。T i J is represented by NXN matrices.

上記アルゴリズムを利用してメモリを作ることができる
。蓄えたい情報をn個のNビットバイナリ−ワードV+
、s=1.2.・・・、n、とすると、結合強度をつぎ
のようにすればよい。nは重ね書き回数である。
Memory can be created using the above algorithm. Store the information you want to store in n N-bit binary words V+
, s=1.2. ..., n, the coupling strength can be set as follows. n is the number of overwrites.

ここでn<0.15Nであるなら、上記TiJを有すメ
巳 る系は■1 を安定な状態として持つことが、シミュレ
ーションにより示されている。そこで、例えばV=に似
たワードまたはviの一部分の情報を上記メモリに入力
すると、系は(1)式に従って変化していき、Vt の
状態で定常状態になる。つまり、不十分な情報を完全な
情報に近づけて修正でき、内容検索メモリ(コンテント
・アドレッサブル・メモリ、以下CAMと呼ぶ)を構成
することができる。
Here, simulations have shown that if n<0.15N, the above-mentioned system with TiJ has a stable state of 1. For example, when a word similar to V= or information about a part of vi is input into the memory, the system changes according to equation (1) and becomes steady at Vt. In other words, insufficient information can be corrected to bring it closer to complete information, and a content retrieval memory (content addressable memory, hereinafter referred to as CAM) can be configured.

また、(2)式から明らかなように、T + Jは正、
負、0のいずれの値もとり得るが、正の場合は+1に、
負の場合は−1におきかえ、T i Jを+1.0の要
素をもつ行列としても、精度が僅かに悪くなるだけで、
上記のメモリ機能を有することがやはリシ逃ニレージョ
ンにより示されている。
Also, as is clear from equation (2), T + J is positive,
It can take either negative or 0 value, but if it is positive, it will be +1,
If it is negative, replace it with -1 and make T i J a matrix with +1.0 elements, but the accuracy will only slightly deteriorate,
The fact that it has the above-mentioned memory function is also shown by the memory loss.

以上説明したメモリを実際に構成する方法が、上記文献
81巻、3088〜3092頁(1984年)に示され
ている。上−配力法は第5図に示すように格子状に配線
を形成したもので、交差部分(シナプス)1を抵抗成分
2を介して連結するか否かで、T i Jを定義するも
のである。縦の配線は入力線3であり、横の配線は出力
線4である*TiJとして正負両方を記憶させる必要が
あることから、出力線4は正負それぞれの電圧を出力す
るしきい値回路5および50からの出力に対応して、各
ニューロン当り2本ある。抵抗成分を介して連結する場
合は、上記2本のうちいずれかを選ぶことになる。T 
i J=1のとき各出力1iA4のペアの上側に連結さ
れ、T、j=−1のときは各出力線4のペアの下側に連
結され、T ; J = Oのときは各出力線4のペア
のどちらにも連結されない。上側に連結されると自己あ
るいは他の入力電圧が結合され、下側に連結されると自
己あるいは他の入力電圧が反転されて結合されることに
なる。
A method of actually configuring the memory described above is shown in the above-mentioned document, volume 81, pages 3088-3092 (1984). In the above distribution method, wiring is formed in a lattice shape as shown in Figure 5, and T i J is defined by whether or not intersections (synapses) 1 are connected via resistance components 2. It is. The vertical wiring is the input line 3, and the horizontal wiring is the output line 4. *Since it is necessary to store both positive and negative voltages as TiJ, the output line 4 is connected to a threshold circuit 5 that outputs positive and negative voltages, and There are two for each neuron, corresponding to the outputs from 50. When connecting via a resistance component, one of the above two wires is selected. T
When i J = 1, it is connected to the upper side of each output 1iA4 pair, when T, j = -1, it is connected to the lower side of each output line 4 pair, and when T; J = O, each output line It is not connected to either of the pairs of 4. When connected to the upper side, the self or other input voltage is coupled, and when connected to the lower side, the self or other input voltage is inverted and coupled.

1つのニューロンについて、第6図に示した簡単な等価
回路を用いてその動作を説明する。しきい値回路5の入
力電圧ui は、入力抵抗6をρi、他のニューロンの
出力電圧をVJ、連結部分のコンダクタンスをTiJ−
外部から入力線3を通して入力される電流を工1 とす
ると u i” 9 i (ΣT+j(Vj−u ;)+ I
 +)   (3)j#i で表わされる。す、なわち、自己の入力電圧は、各出力
電圧と自己の入力電圧との差に結合係数を乗じた電流が
工=に加算され、それに抵抗6の値を乗じて求められる
。ここで、ui がVJに較べて小さくなるようにρi
 を選ぶことにより、ui”ρi(Σ TiJ VJ+
r!    (4)j≠i と近似できる。1.は初期状態決定のために導入したも
ので、Oとしてもよい。しきい値回路5は入力ui に
対して、自己が有するしきい値U、と比較しu H>U
 ; ならば出力V、=1を、そうでないならば0を出
力する。
The operation of one neuron will be explained using a simple equivalent circuit shown in FIG. The input voltage ui of the threshold circuit 5 is determined by setting the input resistance 6 as ρi, the output voltage of another neuron as VJ, and the conductance of the connected part as TiJ−.
If the current input from the outside through the input line 3 is 1, then u i'' 9 i (ΣT+j(Vj-u;)+I
+) (3) Represented by j#i. That is, the self-input voltage is determined by adding the current obtained by multiplying the difference between each output voltage and the self-input voltage by the coupling coefficient to the current, and then multiplying it by the value of the resistor 6. Here, ρi is set so that ui is smaller than VJ.
By choosing ui”ρi(Σ TiJ VJ+
r! (4) It can be approximated as j≠i. 1. is introduced to determine the initial state, and may be set to O. The threshold circuit 5 compares the input ui with its own threshold value U, and finds that u H>U
; If so, output V, = 1; otherwise, output 0.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problem that the invention seeks to solve]

上記の従来技術においては、シナプス部分の抵抗結合を
いかに実現するか、具体的に明示されていない。また、
しきい値回路5または50は格子状配線群の端に配置さ
れているために、出力線4を格子状配線群の端まで迂回
させなければならず、配線距離が長くなり動作速度が遅
くなる上に、迂回配線による面積増加のために高密度化
が妨げられるという欠点があった。
In the above-mentioned conventional technology, it is not specifically specified how to realize the resistance coupling of the synapse portion. Also,
Since the threshold circuit 5 or 50 is arranged at the end of the grid wiring group, the output line 4 must be detoured to the end of the grid wiring group, which increases the wiring distance and slows down the operation speed. Moreover, there is a drawback that higher density is hindered due to the increase in area due to the detour wiring.

本発明の目的は、データの書込み読み出しが可能で、配
線による遅延時間を短縮した高速で、かつ高密度化が可
能な半導体集積回路を得ることにある。
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a semiconductor integrated circuit that is capable of writing and reading data, has reduced delay time due to wiring, and is capable of high speed and high density.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving problems]

上記目的は、複数個のしきい値回路と、複数個の電圧変
調回路とを備え、上記しきい値回路の各出力が、上記電
圧変調回路を介してすべてのしきい値入力に、それぞれ
独立に接続することにより達成される。
The above object includes a plurality of threshold circuits and a plurality of voltage modulation circuits, and each output of the threshold circuit is independently connected to all the threshold inputs via the voltage modulation circuit. This is achieved by connecting to.

〔作  用〕[For production]

本発明は、ホブフィールドのアルゴリズムを用いたデバ
イスを、LSI技術を用いて半導体基板上に構成するも
ので、シナプス部分の抵抗結合としてフローティングゲ
ートを有するE”PROM型トランジスタを用い、ニュ
ーロンに相当するしきい値回路を、格子状配線群の対角
線キ加に配置する。従来の技術では、上記しきい値回路
を格子状配線群の端に配置していた。
The present invention constructs a device using Hobfield's algorithm on a semiconductor substrate using LSI technology, and uses an E"PROM type transistor with a floating gate as a resistive connection in the synapse part, which corresponds to a neuron. Threshold circuits are arranged on diagonal lines of the grid wiring group.In the conventional technique, the threshold circuits are arranged at the ends of the grid wiring group.

〔実施例〕〔Example〕

つぎに本発明の実施例を図面とともに説明する。 Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

第1図は本発明による半導体集積回路の一実施例におけ
るシナプス部分を示す回路図、第2図はデータの書込み
方法を説明する回路図、第3図はデータの消去方法を説
明する回路図、第4図は本発明による神経回路網デバイ
スを示す回路図である。
FIG. 1 is a circuit diagram showing a synapse part in an embodiment of a semiconductor integrated circuit according to the present invention, FIG. 2 is a circuit diagram explaining a data writing method, and FIG. 3 is a circuit diagram explaining a data erasing method. FIG. 4 is a circuit diagram illustrating a neural network device according to the present invention.

第1図は本発明の特徴を最もよく表わしている実施例に
ついて、シナプス部分を示した回路図であって、上記シ
ナプス部分には、フローティングゲート74を有するト
ランジスタ7と選択用トランジスタ8とが直列に配置さ
れている。トランジスタ7のソース71およびコントロ
ールゲート73は入力線3に接続され、ドレイン72は
選択用トランジスタ8のソース81に接続される。選択
用トランジスタ8のドレイン82は選択用に設けられた
ライン(選択線Ω呼ぶ)9に接続され、ゲート83は出
力線4に接続される。ドレイン72とフローティングゲ
ート74との間には、プログラム時に電子トンネル電流
を起こす薄いトンネルゲート絶縁膜が設けられている。
FIG. 1 is a circuit diagram showing a synapse portion of an embodiment that best represents the features of the present invention, and the synapse portion includes a transistor 7 having a floating gate 74 and a selection transistor 8 connected in series. It is located in The source 71 and control gate 73 of the transistor 7 are connected to the input line 3, and the drain 72 is connected to the source 81 of the selection transistor 8. A drain 82 of the selection transistor 8 is connected to a line (referred to as a selection line Ω) 9 provided for selection, and a gate 83 is connected to the output line 4. A thin tunnel gate insulating film is provided between the drain 72 and the floating gate 74 to generate an electron tunneling current during programming.

T i Jに相当する電荷をフローティングゲート74
に蓄えると、上記電荷によりドレイン72とソース71
との間の抵抗が変わる。出力線4に電圧がかかっている
ときは、選択トランジスタ8がオンとなり、選択線9か
ら供給さ九る電圧をトランジスタ7の抵抗で変調して、
入力線3に変調された電流を供給し、入力線3の電流に
加算される。(通常トランジスタ8の抵抗はトランジス
タ7の抵抗に較べて無視できるように設計する。)上記
のようにして、出力線4と入力線3とがカップリングし
、その結果として入力電圧が変調される。この場合、蓄
積される電荷とトランジスタ7のソース71とドレイン
72との間のコンダクタンスが比例するように設計して
おけば、TiJの値に比例した電荷を蓄えることにより
、T i Jをアナログ的に設計できる。しかし、単に
蓄積電荷の有無により。
The charge corresponding to T i J is transferred to the floating gate 74.
When stored in the drain 72 and source 71 due to the above charge,
The resistance between When a voltage is applied to the output line 4, the selection transistor 8 is turned on, and the voltage supplied from the selection line 9 is modulated by the resistance of the transistor 7.
A modulated current is supplied to the input line 3 and added to the current of the input line 3. (Normally, the resistance of transistor 8 is designed to be negligible compared to the resistance of transistor 7.) In the above manner, output line 4 and input line 3 are coupled, and as a result, the input voltage is modulated. . In this case, if the design is made so that the accumulated charge is proportional to the conductance between the source 71 and the drain 72 of the transistor 7, then by accumulating the charge proportional to the value of TiJ, T i J can be converted into analog It can be designed to However, it simply depends on the presence or absence of accumulated charge.

トランジスタ7をオン・オフする(T iJをデジタル
的に設定する)だけでも有効であることは、従来技術の
項で説明したことから明らかである。
It is clear from what has been explained in the prior art section that simply turning on and off the transistor 7 (setting T iJ digitally) is effective.

TiJ>Oであれば入力線3の電流工1が増加し、T 
+ J < Oであれば入力線3の電流1.が減少する
If TiJ>O, the current 1 of input line 3 increases, and T
If + J < O, the current of input line 3 is 1. decreases.

T;J>Oに対応するしきい値回路5に関係する部分は
トランジスタにnチャネル型を用い、T5.く0に対応
するしきい値回路50に関係する部分はトランジスタを
pチャネル型にするが、極性を逆にしても同様である。
T: For the portion related to the threshold voltage circuit 5 corresponding to J>O, an n-channel type transistor is used, and T5. The transistors in the portion related to the threshold circuit 50 corresponding to 0 are p-channel type, but the same effect can be obtained even if the polarity is reversed.

具体的な動作はつぎに示すとおりである。The specific operation is as shown below.

(a)TtJを書込む場合 目的の入力線3を接地し、出力線4に電圧Vを、選択線
9に電圧Vを印加する。上記電圧Vは選択トランジスタ
8がオンする電圧であり、電圧Vはドレイン72とフロ
ーティングゲート74との間に適当なトンネル電流が流
れる電圧である。これによりフローティングゲート74
から電子が引抜かれ、正電荷が蓄積されたことになる。
(a) When writing TtJ, the target input line 3 is grounded, the voltage V is applied to the output line 4, and the voltage V is applied to the selection line 9. The voltage V is the voltage at which the selection transistor 8 is turned on, and the voltage V is the voltage at which an appropriate tunnel current flows between the drain 72 and the floating gate 74. As a result, the floating gate 74
This means that electrons are extracted from the cell and positive charges are accumulated.

上記状態を第2図に示すぶ、左上のトランジスタに書込
みを行おうとしている状態を示している。
The above state is shown in FIG. 2, which shows a state where writing is about to be performed on the upper left transistor.

(b)Tejを消去する場合 目的の入力線3に電圧Vを、出力線4に電圧Vを印加し
1選択線9を接地する。電子は選択トランジスタ8を通
して選択RfA9からフローティングゲート74に注入
される。第3図は上記状態を示し、左上のトランジスタ
の消去を行おうとしている状態を示している。
(b) When erasing Tej, voltage V is applied to the target input line 3, voltage V is applied to the output line 4, and the 1 selection line 9 is grounded. Electrons are injected into floating gate 74 from selection RfA 9 through selection transistor 8 . FIG. 3 shows the above state, in which the upper left transistor is about to be erased.

上記のようにして、N本の入力線3と2N本の出力、1
4との交点に配置されたすべてのトランジスタにT i
Jの情報を蓄えることができる。
As above, N input lines 3 and 2N output lines 1
T i for all transistors placed at the intersection with 4
J information can be stored.

(c)動作 第4図にN=4の場合の回路を一例として示す。(c) Operation FIG. 4 shows an example of a circuit when N=4.

まず、初期のしきい値回路の状態を決定するために入力
線3にバイナリ−ワードを入力する。この電圧振幅はV
、 (o 、 v−の2値)とするが、上記値はフロー
ティングゲート74へのトンネル電流が無視できる程度
の電圧とする。入力がvoのときはしきい値回路5.5
0から出力線4.4′に選択トランジスタ8をオンにす
る出力電圧(出力線4には正の電圧、出力線4′には負
の電圧)が得られ、初期のしきい値回路の状態が決定さ
れる。各シナプス部でT + J > Oなら上側のフ
ローティングゲートに書込まれ、TrJ<Oなら下側の
フローティングゲートに書込まれ、いずれも他方はトラ
ンジスタ7をオフにする。T r J = 0のときは
上下両側ともトランジスタ7をオフにする。入力が0の
ときには選択トランジスタ8がオフに保たれる。
First, a binary word is input on input line 3 to determine the initial threshold circuit state. This voltage amplitude is V
, (binary values of o and v-), and the above value is a voltage such that the tunnel current to the floating gate 74 can be ignored. When the input is vo, the threshold circuit 5.5
0 to output line 4.4', an output voltage that turns on the selection transistor 8 (positive voltage on output line 4, negative voltage on output line 4') is obtained, and the initial state of the threshold circuit is is determined. At each synapse, if T+J>O, it is written to the upper floating gate, and if TrJ<O, it is written to the lower floating gate, both of which turn off the transistor 7. When T r J = 0, both the upper and lower transistors 7 are turned off. When the input is 0, the selection transistor 8 is kept off.

つぎに入力線3をフローティングにし、すべての選択線
9に動作電圧v0を印加し、すべての選択線9′に動作
電圧−voを印加する。その結果、しきい値回路5,5
0の状態および各シナプス部の状態に応じて、選択線9
.9′が入力線3に結合される。Tej>Oなら入力線
3に正の電流が、T + J < Oなら負の電流が流
れ込み、しきい値回路5.50への入力電圧ui が定
まる。各しきい値回路5.50では入力電圧ui とし
きい値U、とを比較し、出力線4.4′に再度選択トラ
ンジスタ8をオンあるいはオフにする出力電圧を発生す
る。
Next, the input line 3 is made floating, the operating voltage v0 is applied to all selection lines 9, and the operating voltage -vo is applied to all selection lines 9'. As a result, threshold circuits 5, 5
0 and the state of each synapse, the selection line 9
.. 9' is coupled to input line 3. If Tej>O, a positive current flows into the input line 3, and if T+J<O, a negative current flows into the input line 3, and the input voltage ui to the threshold circuit 5.50 is determined. Each threshold circuit 5.50 compares the input voltage ui with the threshold value U, and generates an output voltage on the output line 4.4' to turn on or off the selection transistor 8 again.

上記しきい値−回路の状態および各シナプス部の状態に
応じて、さらに入力線3に流れ込む電流が定まり、しき
い値回路5,50への入力電圧に還元される。任意のし
きい値回路5.50の出力は、出力線4,4′に連らな
るすべてのシナプス部を通して他のしきい値回路5.5
0への入力線3に反映されるので、各しきい値回路5.
50はトランジスタによる結合によって相互作用を行う
。上記相互作用が順次繰返されて定常状態(終状態)に
移行する。終状態は出力線4.4′の電圧によって知る
ことができる。
Depending on the state of the threshold circuit and the state of each synapse section, the current flowing into the input line 3 is further determined, and is returned to the input voltage to the threshold circuits 5 and 50. The output of any threshold circuit 5.50 is sent to another threshold circuit 5.5 through all the synapses connected to the output lines 4, 4'.
0 to the input line 3, so each threshold circuit 5.
50 performs the interaction through transistor coupling. The above interactions are sequentially repeated and a steady state (final state) is reached. The final state can be determined by the voltage on the output line 4.4'.

第1図に示した回路は、公知のE”FROMプロセスに
よりシリコン基板上に容易に実現できる。
The circuit shown in FIG. 1 can be easily realized on a silicon substrate by the well-known E''FROM process.

E”FROM製造のためのデバイス技術およびプロセス
技術は、いずれも本発明に応用することができる。
Any device technology and process technology for E''FROM manufacturing can be applied to the present invention.

つぎに前記第6図に相当するしきい値回路について述べ
る。本実施例では第4図に示すように、しきい値回路は
格子状配線の1つの対角線方向に沿って配置される。上
記(1)式で明らかなように、一般にT++=Oとして
よい。したがって、上記部分にシナプスの代わりにしき
い値回路5または50を配置する。上記のような構成に
なっているから、従来の技術に較べて出力線を引きまわ
す必要がなく、出力線を最短にできるから、配線に要す
る面積を削減でき、かつ、配線の遅延時間を短縮でき、
素子の高密度化、高速化を実現することができるという
効果がある。
Next, a threshold circuit corresponding to that shown in FIG. 6 will be described. In this embodiment, as shown in FIG. 4, the threshold voltage circuit is arranged along one diagonal direction of the grid wiring. As is clear from the above equation (1), T++ may generally be set to O. Therefore, a threshold circuit 5 or 50 is placed in place of the synapse in the above portion. With the above configuration, compared to conventional technology, there is no need to route output lines, and the output lines can be made as short as possible, reducing the area required for wiring and shortening wiring delay time. I can do it,
This has the effect of realizing higher density and higher speed elements.

第4図に示す神経回路網デバイスの回路図では、本実施
例の前半で説明したシナプス構造を用いているが、しき
い値回路にューロン)の配置の仕方はシナプス構造とは
関係がなく、いかなるシナプス構造を用いても上記の効
果を生じることはいうまでもない。
The circuit diagram of the neural network device shown in FIG. 4 uses the synapse structure explained in the first half of this example, but the way the neurons (neurons) are arranged in the threshold circuit has nothing to do with the synapse structure. It goes without saying that the above effects can be produced no matter what synaptic structure is used.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

上記のように本発明による半導体集積回路は、複数個の
しきい値回路と、フローティングゲートを有するトラン
ジスタを含む複数個の変調回路とを備え、上記しきい値
回路の各出力が、電圧変調回路により、上記しきい値回
路のすべての入力に、それぞれ独立に接続されているこ
とにより、神経回路網のシナプス部分を、フローティン
グゲートを有するトランジスタで構成したので、データ
の′書込み・消去が自由にできるという利点があり、ま
た、ニューロン部分を上記シナプス部を構成する格子状
配線の対角のfffTlに配置したので、出力線を引き
まわす必要がなく、上記出力線を最短にすることができ
るから、配線に要する面積を削減でき、かつ、配線の遅
延時間が短縮できるから。
As described above, the semiconductor integrated circuit according to the present invention includes a plurality of threshold circuits and a plurality of modulation circuits including transistors having floating gates, and each output of the threshold circuit is connected to a voltage modulation circuit. By connecting all the inputs of the above threshold circuit independently, the synapse part of the neural network is constructed of transistors with floating gates, so data can be written and erased freely. In addition, since the neuron part is placed on the diagonal fffTl of the grid wiring that constitutes the synapse part, there is no need to draw the output line around, and the output line can be made as short as possible. This is because the area required for wiring can be reduced and the wiring delay time can be shortened.

素子の高密度化および高速化を達成できるという利点が
ある。
This has the advantage of achieving higher density and higher speed elements.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明による半導体集積回路の一実施例におけ
るシナプス部分を示す回路図、第2図はデータの書込み
方法を説明する回路図、第3図はデータの消去方法を説
明する回路図、第4図は本発明による神経回路網デバイ
スを示す回路図、第5図は従来技術による神経回路網デ
バイスの回路図、第6図は上記回路図の一部を詳細に示
した図である6 3・・・入力線      4,4′・・・出力線5.
50・・・しきい値回路 7.8・・・トランジスタ9
・・・選択線
FIG. 1 is a circuit diagram showing a synapse part in an embodiment of a semiconductor integrated circuit according to the present invention, FIG. 2 is a circuit diagram explaining a data writing method, and FIG. 3 is a circuit diagram explaining a data erasing method. FIG. 4 is a circuit diagram showing a neural network device according to the present invention, FIG. 5 is a circuit diagram of a neural network device according to the prior art, and FIG. 6 is a diagram showing a part of the above circuit diagram in detail. 3...Input line 4,4'...Output line 5.
50... Threshold circuit 7.8... Transistor 9
...Selection line

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、複数個のしきい値回路と、複数個の電圧変調回路と
を備え、上記しきい値回路の各出力が、上記電圧変調回
路を介してすべてのしきい値入力に、それぞれ独立に接
続されている半導体集積回路。 2、上記電圧変調回路は、フローティングゲートを有す
るトランジスタを含むものであることを特徴とする特許
請求の範囲第1項に記載した半導体集積回路。 3、上記しきい値回路は、格子状配線網の1つの対角線
方向に沿って配置され、上記1つの対角線方向を除いた
部分に、上記電圧変調回路を配置したことを特徴とする
特許請求の範囲第1項または第2項に記載した半導体集
積回路。
[Claims] 1. A plurality of threshold circuits and a plurality of voltage modulation circuits are provided, and each output of the threshold circuit is connected to all the threshold inputs via the voltage modulation circuit. Semiconductor integrated circuits each connected independently. 2. The semiconductor integrated circuit according to claim 1, wherein the voltage modulation circuit includes a transistor having a floating gate. 3. The threshold circuit is arranged along one diagonal direction of the lattice wiring network, and the voltage modulation circuit is arranged in a portion other than the one diagonal direction. A semiconductor integrated circuit as described in scope 1 or 2.
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