論文発表

松井千尋, 吉清秦生, 堀口博司, 竹内健, “機械学習および固定プロファイルを用いた数値計算によるウェットエッチング量予測”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24a-12B-12, 2024年3月24日.

合田晃, 松井千尋, 竹内健, “確率的FG型ニューロンの内在ノイズモデル化と確率共鳴効果における信号検知精度への影響”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-2, 2024年3月24日.

合田晃, 松井千尋, 竹内健, “確率的FG 型ニューロンにおけるしきい値ばらつきと電子注入ノイズの確率共鳴特性に及ぼす効果”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-3, 2024年3月24日.

佐藤龍吾, 山内堅心, 松井千尋, 竹内健, “不揮発性メモリの量子化・書き込みばらつきを考慮した学習によるComputation-in-Memoryにおける深層強化学習の性能向上”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-4, 2024年3月24日.

山内堅心, 山田歩, 三澤奈央子, 趙成謹, トープラサートポンカシディット, 高木信一, 松井千尋, 竹内健, “FeFETベースCiMと強宝くじ仮説のCo-designによる高エラー耐性な推論器の提案”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-5, 2024年3月24日.

山田歩, 三澤奈央子, 松井千尋, 竹内健, “CNN による ReRAM 電流値ゆらぎパターン分類手法とゆらぎの物理モデル”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-6, 2024年3月24日.

松井千尋, トープラサートポンカシディット, 高木信一, 竹内健, “FeFETを用いた電圧検知Computation-in-Memoryの回路デザイン”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-7, 2024年3月24日.

山田歩, 三澤奈央子, 松井千尋, 竹内健, “省面積・低エネルギー・高精度なCiMに向けて1: 入出力レンジ学習手法”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-8, 2024年3月24日.

山田歩, 三澤奈央子, 松井千尋, 竹内健, “省面積・低エネルギー・高精度なCiMに向けて2:エラー補償”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-9, 2024年3月24日.

三澤奈央子, 山口竜平, 山田歩, 松井千尋, 竹内健, “Vision Transformerの小型化に向けたComputation-in-Memoryへの量子化手法および量子化認識トレーニング”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-10, 2024年3月24日.

三澤奈央子, 越能俊介, 松井千尋, 竹内健, “ニューロモルフィック・コンピューティングに向けたランダムな重みの生成と積和演算を融合したComputation-in-Memory”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-11, 2024年3月24日.

Hanxi Xue, Naoko Misawa, Chihiro Matsui, Ken Takeuchi, “Application of GNN and CNN to CiM-based Accelerators”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-12, 2024年3月24日.

Adil Padiyal, Ayumu Yamada, Naoko Misawa, Chihiro Matsui, Ken Takeuchi, “Analysis of Low-Bit Precision ReRAM CiM-based Convolutional Neural Networks during Training and Inference”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-13, 2024年3月24日.

Zhiyuan Huang, Ayumu Yamada, Naoko Misawa, Chihiro Matsui, Ken Takeuchi, “Analysis of Read Current Fluctuation in Low Resistance State ReRAM by using Fluctuation Pattern Classifier”, 第71回応用物理学会春季学術講演会, 24p-31A-14, 2024年3月24日.

山田歩, 三澤奈央子, 松井千尋, 竹内健, “ニューラルネットワークの入出力レンジ最適化による低ビットCiMベース推論器の設計手法”, 信学技報, 2023年11月17日.

松井千尋, 小林英太郎, 三澤奈央子, トープラサートポンカシディット, 高木信一, 竹内健, “Hyperdimensional Computing向けFeFET CiMの設計とエラー耐性”, 信学技報, 2023年11月16日.

三澤奈央子, 山口竜平, 山田歩, 松井千尋, 竹内健, “Vision Transformerのメモリサイズを10分の1に削減するComputation-in-Memoryへの量子化手法”, 信学技報, 2023年11月16日.

三澤奈央子, 越能俊介, 松井千尋, 竹内健, “ニューロモルフィック・コンピューティングのランダムな重みを生成するComputation-in-Memory”, 信学技報, 2023年11月16日.

山内堅心, 山田歩, 三澤奈央子, 趙成謹, トープラサートポンカシディット, 高木信一, 松井千尋, 竹内健, “強い宝くじ仮説とFeFETベースCiMのCo-design”, 信学技報, 2023年11月15日.

Yinghao Sun, Kazuhide Higuchi, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi, “Improvement in Inference Accuracy in Non-ideal Situations of Event-based Vision Sensor and Computation-in-Memory by Modified Training Algorithms”, 第84回応用物理学会秋季学術講演会, 20a-A303-7, 2023年9月20日.