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公開番号2025016527
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-04
出願番号2024181007,2023018886
出願日2024-10-16,2016-10-18
発明の名称半導体装置
出願人株式会社半導体エネルギー研究所
代理人
主分類G06N 3/065 20230101AFI20250128BHJP(計算;計数)
要約【課題】チップ面積の縮小が図られた半導体装置、消費電力の低減が図られた半導体装置及び回路による階層構造を自由に変更できる半導体装置を提供する。
【解決手段】モジュール100において、ニューロン回路NUは、入力ニューロン回路と、隠れニューロン回路との機能を切り替える選択回路を有する。誤差回路EUは、隠れ誤差回路と、出力ニューロン回路との機能を切り替える選択回路を有する。シナプス回路SUは、入力ニューロン回路と隠れニューロン回路間若しくは隠れニューロン回路と出力ニューロン回路間の結合強度に相当するデータを記憶するアナログメモリと、アナログメモリのデータを変更する書込回路と、アナログメモリのデータに従って入力信号に重み付けされた出力信号を出力する重み付け回路と、を有する。モジュールはさらに、ニューロン回路、シナプス回路、誤差回路間の接続を切り替えるスイッチ回路を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１の回路と、第２の回路と、第３の回路と、を有する半導体装置であって、
前記第１の回路は、第１の信号を増幅して前記第２の回路に出力する第１の機能と、前記第１の信号を電流から電圧に変換して前記第３の回路に出力する第２の機能と、を有し、
前記第２の回路は、結合強度に相当するデータを変更する第１の乗算回路と、前記データを記憶するアナログメモリと、前記第１の信号を前記データに応じて重み付けをした第２の信号として出力する第２の乗算回路と、を有し、
前記第３の回路は、前記第２の信号を電流から電圧に変換して外部へ出力する第１の機能と、電流から電圧に変換した前記第１の信号と外部から入力される第３の信号との差分から第４の信号を生成する第２の機能と、を有し、
前記アナログメモリは、チャネル形成領域に酸化物半導体を有するトランジスタを有する半導体装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の一態様は、半導体装置、または該半導体装置を備えた電子機器に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【０００２】
なお本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の
技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一態様
は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マ
ター）に関するものである。そのため、より具体的に本明細書で開示する本発明の一態様
の技術分野としては、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、記憶装置、それらの
駆動方法、または、それらの製造方法、を一例として挙げることができる。
【０００３】
なお、本明細書等において、半導体装置は、半導体特性を利用することで機能しうる素
子、回路、又は装置等を指す。一例としては、トランジスタ、ダイオード等の半導体素子
は半導体装置である。また別の一例としては、半導体素子を有する回路は、半導体装置で
ある。また別の一例としては、半導体素子を有する回路を備えた装置は、半導体装置であ
る。
【背景技術】
【０００４】
神経回路網を模倣したコンピュータ等によって処理されるモデルであるニューラルネッ
トワークを利用することで、従来の所謂ノイマン型コンピュータより高性能のコンピュー
タを実現できると期待されており、研究開発が活発である（例えば、非特許文献１）。
【０００５】
ニューラルネットワークでは、ニューロンを模したユニットがシナプスを模したユニッ
トを介して互いに結合された構成となる。当該結合の強度を学習により変更することで、
様々な入力パターンに対して、パターン認識や連想記憶などを高速に実行できる。
【０００６】
パターン認識には、階層型パーセプトロンアーキテクチャを有するニューラルネットワ
ークを模したユニットを利用し、対象となる移動体のパターンを教師データとして学習し
た後、画像データを入力データとして与えて一致度を判定することで当該移動体が含まれ
るか否かを抽出する方法が有効である。当該階層型パーセプトロンアーキテクチャを有す
るニューラルネットワークは、ニューロンを模したユニットであるニューロン回路と、シ
ナプスを模したユニットであるシナプス回路と、から構成される。
【０００７】
シナプス回路はニューロン回路間の結合強度を記憶する機能と、ニューロン回路の出力
と当該結合強度との乗算機能と、各乗算結果の加算機能とを有する必要がある。したがっ
て、シナプス回路は、当該結合強度を保存するメモリ、乗算機能を実現する乗算回路、お
よび加算機能を実現する加算回路、などが必要である。
【０００８】
ところで、テレビジョン（ＴＶ）は、大画面化に伴い、高精細度の映像を視聴できるこ
とが望まれている。そのため、超高精細度テレビジョン（ＵＨＤＴＶ；４Ｋ、８Ｋ）放送
の実用化が推し進められている。ＵＨＤＴＶ放送が推進されている日本国では、２０１５
年に通信衛星（ＣＳ）及び光回線による４Ｋ放送サービスが開始されている。今後、放送
衛星（ＢＳ）によるＵＨＤＴＶ放送の試験放送の開始が予定されている。そのため、８Ｋ
放送に対応するための各種の電子機器が開発されている（非特許文献２）。８Ｋの実用放
送では、４Ｋ放送、２Ｋ放送（フルハイビジョン放送）も併用される予定である。
【０００９】
また、撮像素子は、デジタルカメラや携帯電話などの電子機器に広く搭載されている。
前述したとおり、ＵＨＤＴＶ放送の実用化が図られており、これに伴い、近年、撮像素子
の多画素化が進んでいる。撮像素子の多画素化が進むため、必然的に撮像によって得られ
る情報量も増大している。そのため、データの読み出しや転送の高速化が求められている
。撮像素子の多画素化に伴う画像データの量の増加に対処する技術として、画像データの
圧縮が知られている。特許文献１には、動画撮影時や連写時において、前回の撮像画像デ
ータと今回の撮像画像データとの差分データを算出してデータ圧縮を行う撮像素子モジュ
ールが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
特開２００９－２９６３５３号公報
【非特許文献】
（【００１１】以降は省略されています）

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