VLSI設計技術研究会2020年3月

2020年3月4日~3月7日に沖縄で開催されるVLSI設計技術研究会にてM1の久米が発表を行う予定でしたが,新型コロナウィルス(covid-19)の感染拡大防止のため,残念ながら研究会の開催が中止となりました(発表日は6日).

Recurrent Neural Networkの一種であるEcho State Network(ESN)は入力層・中間層が持つ重みの学習が不要でランダムな固定値を用いることから,LSTMに比べ計算コストが低く,さらにハードウェア実装を行いやすいという特徴をもち,近年注目されています.本発表では、MOSFETを用いたクロスバアレイ回路を2つ用いたハードウェアESN「Dual-MOS-ESN」について,複数のデータセットを用いた性能評価を行いました.似た構造を持つ他のESNとの性能比較により,Dual構造が性能の向上に有効的であることを示しました.

  • 久米 祐貴, 辺 松, 名倉 健太, 佐藤 高史: “2つのMOSFETリザバーを用いたエコーステートネットワークの性能評価”, VLSI設計技術研究会(於 沖縄県青年会館), 信学技報, vol.119, no.443, VLD2019-136, pp.245-250, 2020年3月.
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