【課題】フローティングゲート−基板間容量の影響を抑制し、高度な閾値の制御を実現するニューロンＣＭＯＳ回路を提供する。また、そのようなニューロンＣＭＯＳ回路を備える電子回路を提供する。
【解決手段】本発明の一実施形態によると、基板に形成され、ＣＭＯＳ回路を構成し、共通するフローティングゲート及び複数の入力ゲートを有するＰＭＯＳＦＥＴ及びＮＭＯＳＦＥＴを有し、前記共通するフローティングゲートと前記基板との間の容量は、前記複数の入力ゲートのうちの一つの入力ゲート電極と前記共通するフローティングゲートとの間の容量と概略等しいことを特徴とするニューロンＣＭＯＳ回路が提供される。 （もっと読む）

【課題】本発明は、ハードウェアの規模を小さくでき、ニューロ演算を用いた画像認識処理をリアルタイムで実行することができる技術を提供することを課題とする。
【解決手段】画像認識装置１００は、車載カメラが撮影した動画像データのフレーム３０Ｆに歩行者が撮影されているか否かを判定する。前処理部２は、フレームの中から検出ブロックを決定し、フレームから検出ブロックに対応するブロック画像データを切り出す。ブロック画像データから、検出ブロックのサイズよりも小さい所定サイズのブロックデータ３３が作成される。ニューロ演算部４は、ブロックデータ３３をニューロ演算して出力シナプス３４を算出する。後処理部６は、出力シナプス３４に基づいて、検出ブロック内に歩行者がいるか否かを判定する。後処理部６は、歩行者が検出された場合、歩行者が検出された検出ブロックをフレーム３０Ｆの上に重ねた結果データ３５を作成する。 （もっと読む）

【課題】大容量コンデンサ素子のため、シリコン表面を実質的に占有してしまうことのないスパイキングニューロンを提供する。
【解決手段】複数のスパイキングニューロン１０８_１．．．１０８_Ｎが、受信パルスを蓄積する積分器１０９_１．．．１０９_Ｎと、蓄積値に応じてパルスを放出する放電器１１４_１．．．１０８_Ｎとを備えるニューロンと、２つの面１０４、１０６を有するシリコンの支持体１０２、１０３、１０５とを備え、ニューロン１０８_１．．．１０８_Ｎは１つの面上に実装し、積分器１０９_１．．．１０９_Ｎは、支持体の２つの表面１０４、１０６の間にもうけられた金属ビア１１０_１．．．１１０_Ｎを備え、金属ビア１１０_１．．．１１０_Ｎは、シリコンの支持体とともにコンデンサを形成して、その電位から蓄積値を形成し、受信したパルスの値の蓄積に応じて放電パルスを放出する。 （もっと読む）

【課題】 現実的なニューラル・モデル（一組の要領またはルール）と、この提案された
ニューラル・モデルを考慮に入れて、脳の動作原理に基づいて動作できるデバイス（プロ
セッサ）とを原則として作り上げる。
【解決手段】 本発明は、周囲電極の中央にあり、かつ多値準位システムまたはニューロ
ンが収められている面上で、あらゆる方向から水平に複数の入力信号が与えられ、また、
その面上の様々な地点にて出力信号が垂直に取り出される一対のテンプレートを含む垂直
水平プロセッサ（「標準垂直水平プロセッサ」とも呼ぶ）を提供する。本発明はまた、上
記の垂直水平プロセッサを含むクラスタ、上記の垂直水平プロセッサを含む修正仮想ソー
ス・ニューラル・ネットワーク・モデル、および、上記垂直水平プロセッサを学習させる
プロセッサ学習法も提供する。 （もっと読む）

【課題】人工ニューラル・ネットワーク内のクラス・ネットワークの入力層で入力ノードとして用いられるテンポラル・プロセッサ・ノードを提供する。
【解決手段】クラス・ネットワークは、出力信号を入力層により受信されたネットワーク入力ベクトル成分に基づき生成する。テンポラル・プロセッサ・ノードは、被監視エンティティの状態を表す観測データをネットワーク入力ベクトルの成分として受信する。テンポラル・プロセッサ・ノードは、最近の被監視エンティティの状態をメモリ・モジュールに格納するメモリ・モジュール、タイマを有する変更モジュールであって、タイマは現在の状態が観測されてからの経過時間を表す値を出力し、変更モジュールは現在の状態をタイマにより出力された値に依存する変更因子で変更し、トリガされると、テンポラル・プロセッサ・ノードは変更された現在の状態を現在の状態の表現として出力する。 （もっと読む）

【課題】 統合発火型電子ニューロンを提供する。
【解決手段】 外部スパイク信号の受信に応じて、外部スパイク信号に基づいて電子ニューロンのデジタル膜電位が更新される。膜電位は漏れ率に基づいて減衰される。膜電位がしきい値を超えたことに応じて、スパイク信号が生成される。 （もっと読む）

【課題】組み込みシステムに実装し得るニューラルネットワークの学習装置を提供する。
【解決手段】Ｓ１０３によって、入力の追記学習によりニューロンユニットの所要数がＧＲＮＮに実装可能なユニット数の上限値以下であるか上限値を超えているかを判断し、所要数が上限値以下であると判断された場合（Ｓ１０３；Ｙｅｓ）、ＧＲＮＮに新たなニューロンユニットをＳ１０５により追加する。これに対し、所要数が上限値を超えていると判断された場合（Ｓ１０３；Ｎｏ）、Ｓ１０７によりＧＲＮＮを構成する複数のニューロンユニットから冗長ユニットを選択し、Ｓ１２１により、冗長ユニットを削除した後、ＧＲＮＮに新たなニューロンユニットを追加して冗長ユニットと置き換える。 （もっと読む）

【課題】大規模人工ニューラルネットが自己組織化機能と学習機能を持ち、人工ニューロン間の配線数が少ない電子回路を提供する。
【解決手段】二次元以上の仮想空間をポリトープで分割し、ポリトープ毎に配置される回路ユニット１０と、回路ユニット間で信号を伝送する配線と、を備え、回路ユニット１０は、第１の層の人工ニューロンの第１の出力データを出力する第１の出力部１と、第１の出力データを受け取る入力部２と、シナプス結合の重みを保持する重み記憶部３と、第１の出力データと上記重みとの積を算出する乗算部４と、積の総和を算出する加算部５と、積の総和と所定の閾値との比較結果に基づいて、第２の層の人工ニューロンの第２の出力データを決定する比較決定部６と、第２の出力データを出力する第２の出力部７と、第１の出力データと第２の出力データと上記重みとに基づいて、上記重みを変更する重み変更部８と、を備える。 （もっと読む）

【課題】多数の人工ニューロン間の接続を、少ない配線で実現する。
【解決手段】二次元以上の仮想空間において、当該空間を任意の数の任意のセルＣＮで分割し、隣接するセルＣＮへ信号を送信するよう配置された配線と、セルＣＮ毎に１つ内蔵されている回路ユニットと、を備え、当該回路ユニットは、或る層の人工ニューロンの出力データを時分割多重化し、同一回路ユニット内の別の層の人工ニューロンへ出力し、同時に当該時分割多重化したデータを自身のセルＣＮに隣接するセルＣＮの所定の層の人工ニューロンへ出力し、当該所定の層の人工ニューロンは、時分割多重されたデータを隣接するセルＣＮから受け取ることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】人工ニューロン間の配線数を少なくする。
【解決手段】二次元以上の仮想空間において、当該仮想空間を任意の数の任意のポリトープで分割し、ポリトープ毎に回路ユニットと、隣接ポリトープの回路ユニット間で出力データを含む信号を伝送する配線と、を備え、回路ユニットは、第１の層の複数の人工ニューロンと第２の層の複数の人工ニューロンとを実装し、隣接ポリトープに配置された他の回路ユニットの第１の層の人工ニューロンが出力する出力データを受け取る入力手段と、隣接ポリトープの回路ユニットへ自身の回路ユニットの第１の層の人工ニューロンの出力データを出力する出力手段と、を備え、出力手段は、自身の回路ユニットの第１の層の人工ニューロンの出力データに続けて他の回路ユニットから入力された第１の層の人工ニューロンの出力データを、隣接ポリトープの回路ユニットへ出力することを特徴とする。 （もっと読む）