[发明专利]神经网络电路的学习方法

摘要

本发明提供一种能够以更少的数量的元件的结构实现利用脉冲定时进行的学习动作的神经网络电路的学习方法。突触电路（20）具备可变电阻元件（10），构成为能在第一输入信号（其他的神经网络电路元件（40）的输出信号）能够输入至可变电阻元件（10）的第一电极（13）的状态，和不能够输入的状态之间进行切换，构成为神经元电路（30）具备产生双极性锯齿形脉冲电压的波形发生电路（32），使第一输入信号具有双极性锯齿形脉冲波形，在第一输入信号能够输入至第一电极（13）的状态的期间，对可变电阻元件（10）的控制电极（15）输入在与该可变电阻元件（10）相同的神经网络电路元件（40）内生成的双极性锯齿形脉冲电压，根据依赖于施加至第一电极（13）的电压与施加至控制电极（15）的电压的输入时刻差而产生的第一电极（13）和控制电极（15）之间电位差，使可变电阻元件（10）的电阻值发生变化。

主权项

一种神经网络电路的学习方法，该神经网络电路通过连接多个神经网络电路元件（40）而构成，该神经网络电路的学习方法的特征在于：所述多个神经网络电路元件（40）分别具备：被输入其他的神经网络电路元件（40）的输出信号的至少1个突触电路（20），以下将该输出信号称为第一输入信号；和被输入所述至少1个突触电路（20）的输出信号的1个神经元电路（30），所述突触电路（20）具备可变电阻元件（10），该可变电阻元件（10）包括：形成于半导体膜（11）上的第一电极（13）和第二电极（14）；和在所述半导体膜（11）的主面隔着铁电体膜（12）形成的控制电极（15），响应所述第一电极（13）和所述控制电极（15）之间的电位差，所述第一电极（13）和所述第二电极（14）之间的电阻值发生变化，能够切换在可变电阻元件（10）的所述第一电极（13）能够输入所述第一输入信号的状态和不能输入所述第一输入信号的状态，所述神经元电路（30）具有产生双极性锯齿形脉冲电压的波形发生电路（32），所述第一输入信号具有双极性锯齿形脉冲波形，在所述第一输入信号能够输入至所述第一电极（13）的状态的期间，对所述可变电阻元件（10）的所述控制电极（15）输入在与该可变电阻元件（10）相同的神经网络电路元件（40）内生成的所述双极性锯齿形脉冲电压，根据依赖于施加至所述第一电极（13）的电压与施加至所述控制电极（15）的电压的输入时刻差而产生的所述第一电极（13）和所述控制电极（15）之间的电位差，使所述可变电阻元件（10）的电阻值发生变化。