物理学習を用いた非線形機械学習システムの実装と解析

本研究では、トランジスタを用いた非線形可変抵抗ネットワークを開発し、外部コンピューターなしで複雑な非線形タスクを学習できることを示した。このシステムは、平均、傾き、曲率といった学習モードを順に調整することで、XORや非線形回帰などの課題を学習する。学習には数秒しかかからず、学習後の推論は微秒単位で高速かつ低消費電力で行える。