(57)【要約】【課題】  出力部が簡単な回路で構成され、かつ、アナログ型の効果的な出力特性を有するニューロン素子、及びそれを用いたニューラルネットワーク情報処理装置を提供すること。【解決手段】  複数の入力信号ｘiを受け取り、各入力信号に対し、入力信号とその入力信号に対する結合荷重ｗiとの積である重み付け信号ｘiｗiを作り出す入力部１０と、複数の重み付け信号ｘiｗi（ｉ＝１〜ｎ）の総和Ｘを求める加算部２０と、総和Ｘの関数として出力信号Ｙ（Ｘ）を出力する出力部３０とを有するニューロン素子１において、出力信号Ｙ（Ｘ）を定める素子として、その素子を流れる電流が、印加電圧に対し、変曲点を有する関数として表される電流電圧特性を有する機能性分子素子３１を用い、この素子の前記変曲点を含む領域の電流電圧特性に基づいて、出力信号Ｙを総和Ｘの関数として定める。【選択図】          図１
2009157600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入力信号を受け取り、各入力信号に対し、入力信号とその入力信号に対する結合荷重との積である重み付け信号を作り出す入力部と、前記の複数の重み付け信号の総和を求める加算部と、前記総和の関数として出力信号を出力する出力部とを有するニューロン素子において、
前記出力信号を定める素子が、その電流電圧特性において、この素子を流れる電流が  印加電圧に対し変曲点を有する関数として表される特性を有する素子であり、
前記素子の、前記変曲点を含む領域の前記電流電圧特性に基づいて、前記出力信号が  前記総和の関数として定められる
ことを特徴とする、ニューロン素子。
【請求項２】
前記電流電圧特性において、前記素子を流れる電流が前記印加電圧の増加に対し単調に増加する、請求項１に記載したニューロン素子。
【請求項３】
前記電流電圧特性において、前記素子を流れる電流が前記印加電圧の増加によって減少し、前記素子が負性微分抵抗を示す印加電圧領域が存在する、請求項１に記載したニューロン素子。
【請求項４】
前記素子が機能性分子によって構成されている機能性分子素子である、請求項１に記載したニューロン素子。
【請求項５】
前記機能性分子において、
複数の電極が対向して配置された対向電極が形成されており、π電子共役系からなる  略平面形構造を有する骨格部に側鎖部が結合してなるπ電子共役系分子が、前記側鎖部  において前記電極に吸着されることによって、前記骨格部の前記略平面形構造が前記対  向電極に対してほぼ平行になるように配置された被吸着分子が、前記対向電極のいずれ  に対しても形成され、
少なくとも前記被吸着分子と前記対向電極とからなる構造体が、前記対向電極間に印  加された印加電圧に応じて、前記略平面形構造に交差する方向に電流を流す機能を有す  る
、請求項４に記載したニューロン素子。
【請求項６】
前記機能性分子素子において、
前記構造体の一部として、前記被吸着分子と同種のπ電子共役系分子又は／及び別種  のπ電子共役系分子が、前記被吸着分子の前記骨格部に対し、前記骨格部における分子  間π−πスタッキングによって一方向に積み重なった配列構造体が、前記対向電極間に  形成されており、
前記構造体は、前記配列構造体の積層方向に電流を流す機能を有する、
請求項５に記載したニューロン素子。
【請求項７】
前記電流電圧特性において、前記機能性分子素子が、を流れる電流が前記印加電圧の増加に対し単調に増加する、請求項５に記載したニューロン素子。
【請求項８】
室温における前記電流電圧特性において、前記機能性分子素子を流れる電流が前記印加電圧の増加によって減少し、前記機能性分子素子が負性微分抵抗を示す印加電圧領域が存在する、請求項５に記載したニューロン素子。
【請求項９】
前記機能性分子素子が前記負性微分抵抗を示す印加電圧領域が、正のバイアス電圧領域と負のバイアス電圧領域とに、それぞれ１つずつ、対称的に存在する、請求項８に記載したニューロン素子。
【請求項１０】
前記機能性分子素子の、前記負性微分抵抗を示す印加電圧領域が、ゲート電界の作用で変化する、請求項８に記載したニューロン素子。
【請求項１１】
前記機能性分子素子において、前記π電子共役系分子の前記側鎖部がフレキシブルな構造を有している、請求項５に記載したニューロン素子。
【請求項１２】
前記π電子共役系分子の前記側鎖部が、アルキル基、アルコキシ基、シラニル基、或いはアルキル基、アルコキシ基、又はシラニル基が結合した芳香族環からなる、請求項１１に記載したニューロン素子。
【請求項１３】
前記機能性分子素子において、前記π電子共役系分子が、中心金属イオンとリニアテトラピロール誘導体との錯体である、請求項５に記載したニューロン素子。
【請求項１４】
少なくとも前記π電子共役系分子が、下記一般式（１）で表されるビラジエノン誘導体である、請求項１３に記載したニューロン素子。
一般式（１）：
【化１】
2009157600.tif 000004
（この一般式（１）において、Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3、及びＲ4は、各々互いに独立した同一又は異なった、炭素数が３〜１２のアルキル基である。）
【請求項１５】
請求項１〜請求項１４のいずれか１項に記載したニューロン素子の複数個が接続されて形成されている、ニューラルネットワーク情報処理装置。
【請求項１６】
前記ニューロン素子が複数の層に配置され、前記ニューロン素子同士が前記層間で結合され、階層型ニューラルネットワーク情報処理装置として構成されている、請求項１５に記載したニューラルネットワーク情報処理装置。
【請求項１７】
すべての前記ニューロン素子が互いに結合され、１つの層を形成する相互結合型ニューラルネットワーク情報処理装置として構成されている、請求項１５に記載したニューラルネットワーク情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ニューロン素子、及びそれを用いたニューラルネットワーク情報処理装置に関するものであり、詳しくは、ニューロン素子の出力特性を定める出力部に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生物の脳は、多数の神経細胞（ニューロン）がネットワーク状に複雑につながり合って形成されている（脳の計算理論、川人光男、産業図書、１９９６年）。
【０００３】
図９は、神経細胞１００の構成を示す概略説明図である。神経細胞１００は、細胞体１０１、樹状突起１０２、軸索１０３、神経終末端１０４、およびシナプス１０５などからなる。細胞体１０１は、核１０１ａなどを含み、神経細胞１００の本体部分である。樹状突起１０２は、細胞体１０１から伸び出した多数の枝のような構造をもち、神経細胞１００の入力端子にあたる部分である。軸索１０３は、細胞体１０１から長く伸び出した一本の太い索状の構造をもち、神経細胞１００の出力を発生する部分である。その先端は複数に分岐して、他の出力側神経細胞１０９に信号を送り出す神経終末端１０４を形成する。
【０００４】
シナプス１０５は、神経細胞と神経細胞とをつなぐ結合部である。他の入力側神経細胞１０６からの入力信号１０７は、その神経終末端と、神経細胞１００の樹状突起１０２や細胞体１０１との間の入力側シナプス１０５ａを介して、神経細胞１００へ伝えられる。また、神経細胞１００の軸索１０３からの出力信号１０８は、神経終末端１０４と、出力側神経細胞１０９の樹状突起や細胞体との間の出力側シナプス１０５ｂを介して、神経細胞１０９へ伝えられる。
【０００５】
例えば、人間の脳では、１つの神経細胞１００は数千個以上のシナプス１０５ａを介して入力側神経細胞１０６から入力信号１０７を受け取ることができ、その多数の入力信号１０７を情報処理して、結果を１本の軸索１０３から多数の出力側神経細胞１０９へ向けて出力する。
【０００６】
シナプス１０５を介する神経細胞間の信号伝達は電位の変化によって行われる。このときの神経細胞の動作を、興奮発生を例として説明すると、次の通りである。すなわち、神経細胞１００の外側の液体の電位を基準電位とすると、軸索１０３における細胞膜の膜電位は、通常−６０ｍＶ程度の負電位（静止電位）に保たれている。神経細胞１００がシナプス１０５ａを介して入力側神経細胞１０６から入力信号１０７を受け取ると、軸索１０３の膜電位は上昇する。各入力信号１０７による電位上昇は加算され、多数の入力信号１０７による電位上昇の和がしきい値（静止電位より１５ｍＶ程度高い電位）を超えると、その瞬間に軸索１０３は高さ１１５ｍＶ程度、持続時間０．５ｍｓ程度の出力パルス１０８を発生する。出力パルス１０８は、神経終末端１０４からシナプス１０５ｂを介して出力側神経細胞１０９へ送り出される。
【０００７】
上記のように、神経細胞間の信号伝達は、ほぼ一定の波形のパルス電圧によって行われ、脳の活動が活発な場合には単位時間当たりのパルス数が多くなる。この際、信号伝達は必ずシナプス１０５を介して行われる。例えば、出力側神経細胞１０９の細胞体は、出力パルス１０８そのものではなく、シナプス１０５ｂによって変更されたパルスを信号として受け取ることになる。従って、シナプス１０５ｂにおける信号伝達特性の違いによって、出力側神経細胞１０９における出力パルス１０８の作用には、次の（１）〜（４）のような違いが生じる。
【０００８】
（１）信号は興奮性であるか、抑制性であるか。
（２）信号によって引き起こされる電圧変化の大きさ
（３）信号によって引き起こされる効果の持続時間
そしてその結果、
（４）信号は学習効果を生じるか。
【０００９】
このように、神経細胞間の関係は、シナプス結合の有無と、シナプスにおける信号伝達特性とによって決定される。１個の神経細胞は単純な機能しかもたないが、人間の脳では神経細胞が１００億個以上もあり、これらの神経細胞が多数、同時に並列的に動作して分散処理を行うことにより、高度な情報処理能力が発揮される。また、シナプス結合の形成と、シナプスにおける信号伝達特性の変更によって、学習効果が発揮される。
【００１０】
ニューラルネットワーク（神経回路網）は、上述した脳における情報処理の特徴を模倣した情報処理回路網であり、神経細胞（ニューロン）を模倣したニューロン素子によって構成される（ニューラルネットの基礎と応用，馬場則夫，小島史男，小澤誠一，共立出版，１９９４年、実践ニューラルネット，宮沢丈夫，月刊アスキー，第１２巻，１９８８年９月号，p.237〜第１３巻，１９８９年４月号，p.341）。
【００１１】
図１０（ａ）は、ニューロン素子の機能をモデル的に示す概略説明図である。図１０（ａ）に示すように、ニューロン素子２００は入力部２１０と、加算部２２０と、出力部２３０からなる。
【００１２】
入力部２１０はシナプス１０５の機能に対応して、他のニューロン素子からの各入力信号ｘi（ｉ＝１〜ｎ）に対し、入力信号ｘiと、その入力に対応する結合荷重ｗi（ｉ＝１〜ｎ）との積である重み付け信号ｗiｘi（ｉ＝１〜ｎ）を作り出す。結合荷重ｗiはシナプス１０５における信号伝達特性に対応する。
【００１３】
加算部２２０は細胞体１０１の機能に対応して、すべての入力信号ｘi（ｉ＝１〜ｎ）に対して次式
Ｘ＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・＋ｗnｘn
で定義される重み付け信号ｗiｘiの総和（ネット値）Ｘを求め、出力部２３０へ出力する。総和（ネット値）Ｘは入力信号によって生じる軸索電位の上昇に対応する。
【００１４】
このモデルでは、結合荷重ｗiを大きくすれば、入力信号ｘiを与える入力側ニューロン素子がニューロン素子２００に対して強い影響を与えることを表現することができる。また、結合荷重ｗiを０にすれば、入力信号ｘiを与えるニューロン素子がニューロン素子２００に対する有効な作用をもたないことを表現することができ、結合荷重ｗiを負にすれば、入力信号ｘiを与えるニューロン素子が、ニューロン素子２００に対して抑制的に作用することを表現することができる。
【００１５】
出力部２３０は、総和（ネット値）Ｘの関数として出力信号Ｙ（Ｘ）を定め、出力する。図１０（ｂ−１）は、出力関数Ｙ（Ｘ）がθをしきい値とするしきい値型関数（ステップ関数）である例を示している。これは、マカロックとピッツが初めて神経細胞の動作をモデル化し、多入力１出力の関数として形式ニューロンを定義したときに採用したもので、出力部２３０は、
Ｘ＜θの場合、Ｙ＝０
Ｘ＝θまたはＸ＞θの場合、Ｙ＝１
を出力する。
【００１６】
図１０（ｂ−２）は、出力関数Ｙ（Ｘ）がシグモイド型関数
Ｙ＝１／（１＋ｅｘｐ（−ａＸ））
である例を示している。シグモイド型関数は、入力Ｘに対して非線形な特性をもつが、Ｘの増加によって０から１まで単調に増加する関数である。式中のａは関数の傾きの急峻さを決めるパラメータであり、ａが大きくなるほど、関数Ｙはステップ関数に近づく。また、上式を
Ｙ＝１／（１＋ｅｘｐ（−ａ（Ｘ−θ）））
に変更すれば、シグモイド型関数にしきい値θを導入することができる。
【００１７】
図１０（ｂ−３）は、出力関数Ｙ（Ｘ）が２つのしきい値を有するしきい値型関数（ステップ関数）である例を示している。図１０（ｂ−３−１）に示した例では、出力部２３０は、
Ｘ＝−θまたはＸ＜−θの場合、Ｙ＝−１
−θ＜Ｘ＜θの場合、Ｙ＝０
Ｘ＝θまたはＸ＞θの場合、Ｙ＝１
を出力する。
【００１８】
また、図１０（ｂ−３−２）に示した例では、出力部２３０は、
Ｘ＝−θまたはＸ＜−θの場合、Ｙ＝０
−θ＜Ｘ＜０の場合、Ｙ＝−１
Ｘ＝０の場合、Ｙ＝０
０＜Ｘ＜θの場合、Ｙ＝１
Ｘ＝θまたはＸ＞θの場合、Ｙ＝０
を出力する。
【００１９】
上述したニューロン素子２００を複数個組み合わせることによって論理演算が可能になり、多数個接続することによってニューラルネットワークを形成することができる。この際、ニューロン素子の接続の仕方によってネットワークの構造と特徴が決まる。ニューラルネットワークは、ネットワーク構造の違いによって階層型ネットワークと相互結合型ネットワークとに大別される。
【００２０】
図１１（ａ）は、階層型ニューラルネットワークの一例を示す説明図である。この例は、階層型ネットワーク３００が入力層３１０、中間層３２０、および出力層３３０の３層からなる例である。入力信号は入力層３１０のニューロン素子３０１に加えられ、それに対する出力信号が出力層３３０のニューロン素子３０１から取り出される。この例のように、階層型ネットワークは、ニューロン素子３０１が複数の層に配置され、ニューロン素子３０１同士が層間で結合されることによって構成され、信号は入力層３１０から出力層３３０へ向かって層から層へと一方向にのみ伝えられる。
【００２１】
階層型ニューラルネットワークでは、ある入力信号に対する実際の出力信号と望ましい出力信号との誤差に基づいて、各ニューロン素子の結合荷重ｗi、および出力関数のしきい値θを変更することによって、より好ましい出力信号が得られるようにすることができる。これが階層型ニューラルネットワークが有する学習機能である。階層型ニューラルネットワークは、このような学習機能をもつので、ノイマン型コンピュータが不得意な、ＰＤＰ（Parallel Distributed Processing；並列分散処理）による画像認識や文字認識や音声認識などのパターン認識、並びに自律的学習が必要とされる様々な分野に効果的に応用されている。  
【００２２】
この際、ネットワーク３００を構成するニューロン素子３０１として、出力関数Ｙ（Ｘ）がステップ関数ではなく、アナログ型のシグモイド型関数であるニューロン素子を用いると、学習・判別能力が格段に向上することが知られている。また、学習アルゴリズムとしてバックプロパゲーション法などが有効であることが知られている。
【００２３】
図１１（ｂ）は、相互結合型ニューラルネットワークの一例であるホップフィールドネットワークを示す説明図である。ホップフィールドネットワーク４００では、すべてのニューロン素子４０１は互いに結合され、１つの層を形成する。従って、信号の流れる方向は１方向でなく、互いにフィードバックされる。
【００２４】
ホップフィールドネットワーク４００では、結合荷重ｗiｊは系をモデル化する際にパラメータとして固定され、計算過程で自律的な学習が行われることはない。しかし、ｗij＝ｗjiを満たすように結合荷重ｗiｊを設定すると、各ニューロン素子４０１の値は最適値に収束するとされている。ここで、結合荷重ｗiｊは、ｊ番目のニューロン素子４０１からｉ番目のニューロン素子４０１への入力に対する結合荷重である（図１１（ｂ）において、結合荷重ｗiｊ４０２を示す長方形の中の数字は、ｉとｊの組みｉｊである。）。
【００２５】
ホップフィールドネットワークは、連想記憶の分野や、ノイマン型コンピュータでは計算不可能な、変数の多い巡回セールスマン問題などの組み合わせ最適化問題や逆行列計算などで、アナログ的な近似解を求める分野に応用される。この際、ネットワークを構成するニューロン素子として、出力関数Ｙ（Ｘ）がステップ関数ではなく、アナログ型のシグモイド型関数であるニューロン素子を用いると、収束性が格段に向上することが知られている。
【００２６】
また、ホップフィールドネットワークで、図１０（ｂ−３）を用いて説明した、出力関数Ｙ（Ｘ）が２つのしきい値を有するしきい値型関数（ステップ関数）であるニューロン素子を用いると、記憶容量を増大させたり、想起の障害となるノイズ成分を除去したりできる等、ニューラルネットワークの性能を向上させることができる可能性が理論的に示唆されている（M.Shiino and T.Fukai，Phys. Rev.，E48 (1993)，867-897）。
【００２７】
さて、ニューラルネットワークの研究では、ハードウェアとしてはノイマン型コンピュータを用い、ソフトウェアでその動作をシミュレーションする場合が多い。しかし、この構成では、並列アナログネットワークとしてのニューラルネットワークの高速性を真に生かすことができない。従って、ニューラルネットワーク情報処理装置を実用化するには、ニューロン素子２００の各部分を電子回路化することが求められる。
【００２８】
そこで後述の特許文献１では、簡単なプロセスで製造可能なアナログ回路を用いたシグモイド関数発生回路が提案されている。図１２は、特許文献１に示されているシグモイド関数発生回路の回路図である。
【００２９】
【特許文献１】特開平９−３０５６８７号公報（第２−４頁、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３０】
図１０（ｂ−１）に示したように、最も簡単なニューロン素子では、出力関数は単一しきい値のしきい値型関数（ステップ関数）である。この場合、ニューロン素子を構成する電子回路の出力部２０３には、ＣＭＯＳ（Complimentary Metal Oxide Semiconductor）インバータ素子が多く用いられる。しかし、この最も簡単なニューロン素子を用いた場合、ニューラルネットワーク情報処理装置の性能は大きく制限され、実用的ではない。
【００３１】
これに対し、先述したように、ネットワークを構成するニューロン素子として、図１０（ｂ−２）に示した、出力関数Ｙ（Ｘ）がアナログ型のシグモイド型関数であるニューロン素子を用いると、階層型および相互結合型のいずれでもニューラルネットワーク情報処理装置の性能が格段に向上する。しかしながら、ニューラルネットワークを形成するには多数のニューロン素子を集積する必要があることを考えると、特許文献１に示されているシグモイド型関数発生回路は複雑すぎる。
【００３２】
また、図１０（ｂ−３）に示した、出力関数Ｙ（Ｘ）が２つのしきい値を有するしきい値型関数（ステップ関数）であるニューロン素子を用いると、ホップフィールドネットワークの性能を向上させることができる可能性が示唆されているが、このような出力特性を有するアナログ回路を簡易に実現できる構成は従来報告されていない。
【００３３】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであって、その目的は、出力部が簡単な回路で構成され、かつ、アナログ型の効果的な出力特性を有するニューロン素子、及びそれを用いたニューラルネットワーク情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
即ち、本発明は、複数の入力信号を受け取り、各入力信号に対し、入力信号とその入力信号に対する結合荷重との積である重み付け信号を作り出す入力部と、前記の複数の重み付け信号の総和を求める加算部と、前記総和の関数として出力信号を出力する出力部とを有するニューロン素子において、
前記出力信号を定める素子が、その電流電圧特性において、この素子を流れる電流が  印加電圧に対し変曲点を有する関数として表される特性を有する素子であり、
前記素子の、前記変曲点を含む領域の前記電流電圧特性に基づいて、前記出力信号が  前記総和の関数として定められる
ことを特徴とする、ニューロン素子に係わるものである。なお、変曲点とはＹの一次微分（傾き）が極値を示す点である。
【００３５】
また、ニューロン素子の複数個が接続されて形成されている、ニューラルネットワーク情報処理装置に係わるものである。
【発明の効果】
【００３６】
本発明のニューロン素子によれば、前記出力信号を定める素子の前記電流電圧特性に基づいて、前記出力信号が定められる。従って、前記素子に出力信号増幅器を付け足す程度の簡単な構成で、前記出力部を形成することができ、多数のニューロン素子を集積するのに有利である。ニューラルネットワーク情報処理装置では、多数のニューロン素子が接続されることによってその効果が発揮されるので、集積度を向上できることは本質的に重要なことである。
【００３７】
しかも、前記素子は、この素子を流れる電流が、印加電圧に対し、変曲点を有する関数として表される特性を有する素子であり、この変曲点を含む領域の電流電圧特性に基づいて、前記出力信号が前記総和の関数として定められる。この結果、前記出力信号は、前記総和に対し変曲点を有する関数として定められる。先述したように、ネットワークを構成するニューロン素子として、出力関数Ｙ（Ｘ）がしきい値型関数ではなく、変曲点を有するアナログ的なシグモイド型関数であるニューロン素子を用いると、階層型および相互結合型のいずれでも、ニューラルネットワーク情報処理装置の性能が格段に向上する。従って、本発明のニューロン素子を用いると、階層型および相互結合型のいずれでも、ニューラルネットワーク情報処理装置の性能が格段に向上する。
【００３８】
また、本発明のニューラルネットワーク情報処理装置は、上述した本発明のニューロン素子の複数個が接続されて形成されているので、優れた学習・判別能力や速やかな収束性など、優れた情報処理性能を発揮する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
本発明のニューロン素子において、前記電流電圧特性において、前記素子を流れる電流が前記印加電圧の増加に対し単調に増加するのがよい。或いはより複雑に、前記素子を流れる電流が前記印加電圧の増加によって減少し、前記素子が負性微分抵抗を示す印加電圧領域が存在するのがよい。
【００４０】
また、前記素子が機能性分子によって構成されている機能性分子素子であるのがよい。この場合、前記出力部を最も簡単でコンパクトな構成にすることができ、多数のニューロン素子を集積するのに更に有利になる。
【００４１】
この際、前記機能性分子において、
複数の電極が対向して配置された対向電極が形成されており、π電子共役系からなる  略平面形構造を有する骨格部に側鎖部が結合してなるπ電子共役系分子が、前記側鎖部  において前記電極に吸着されることによって、前記骨格部の前記略平面形構造が前記対  向電極に対してほぼ平行になるように配置された被吸着分子が、前記対向電極のいずれ  に対しても形成され、
少なくとも前記被吸着分子と前記対向電極とからなる構造体が、前記対向電極間に印  加された印加電圧に応じて、前記略平面形構造に交差する方向に電流を流す機能を有す  る
のがよい。
【００４２】
従来の機能性分子素子では、機能性分子と電極との接触抵抗が大きく、この結果、素子性能が制限されることが多い。これに対し、上記の機能性分子素子によれば、前記π電子共役系分子が、π電子共役系からなる略平面形構造を有する骨格部に側鎖部が結合して形成されている。このため、前記被吸着分子では、前記側鎖部が電極に吸着されることによって、前記骨格部の前記略平面形構造が前記電極に対してほぼ平行に配置され、前記電極に密着した構造をとることができる。この結果、前記π電子共役系を形成するπ電子と前記電極との電気的な相互作用が良好になり、前記π電子共役系分子と前記電極との接触抵抗が小さく抑えられる。
【００４３】
上記の機能性分子素子は、少なくとも前記被吸着分子と前記対向電極とからなる構造体が、前記対向電極間に印加されたバイアス電圧に応じて、前記略平面形構造に交差する方向に電流を流す機能を有する機能性分子素子である。この際、上述したように前記対向電極における接触抵抗が小さく抑えられ、その影響が小さくなっているため、前記機能性分子素子の電流−電圧特性は、主として、前記対向電極間に存在する前記被吸着分子および前記π電子共役系分子などの集合体の電気的特性によって決定されることになる。
【００４４】
この際、上記の機能性分子素子において、前記構造体の一部として、前記被吸着分子と同種のπ電子共役系分子又は／及び別種のπ電子共役系分子が、前記被吸着分子の前記骨格部に対し、前記骨格部における分子間π−πスタッキングによって一方向に積み重なった配列構造体が、前記対向電極間に形成されており、前記構造体は、前記配列構造体の積層方向に電流を流す機能を有するのがよい。上記のように、前記配列構造体が前記分子間π−πスタッキングによって形成されていると、π電子間の相互作用によって効果的に前記配列構造体の積層方向に電流を流すことができる。
【００４５】
また、前記機能性分子素子の前記電流電圧特性において、前記機能性分子素子を流れる電流が、前記印加電圧の増加に対し単調に増加するのがよい。或いはより複雑に、前記機能性分子素子を流れる電流が、前記印加電圧の増加によって減少し、前記機能性分子素子が負性微分抵抗を示す印加電圧領域が存在するのがよい。
【００４６】
また、前記機能性分子が前記負性微分抵抗を示すバイアス電圧領域が、正のバイアス電圧領域と負のバイアス電圧領域とに、それぞれ１つずつ、対称的に存在するのがよい。また、ゲート電界の作用で前記負性微分抵抗を示すバイアス電圧領域が変化するのがよい。このようなユニークな電気特性を利用すれば、これまでどのような素材を用いても一素子では実現できなかった、負性微分抵抗のピークトップ電圧位置を第３電極（ゲート電極）から変調するような機能性分子素子を構成することができ、全く新規なニューラルネットワーク情報処理装置をコンパクトに形成できる可能性がある。
【００４７】
また、前記機能性分子において、前記π電子共役系分子の前記側鎖部がフレキシブルな構造を有しているのがよい。このようであれば、前記側鎖部が前記電極上に吸着されやすくなり、前記電極との間の抵抗を減少させることができる。この前記側鎖部は、アルキル基、アルコキシ基、シラニル基、或いはアルキル基、アルコキシ基、又はシラニル基が結合した芳香族環からなるのがよい。
【００４８】
また、前記機能性分子において、前記π電子共役系分子、及び／又は前記別種のπ電子共役系分子が、中心金属イオンとリニアテトラピロール誘導体との錯体であるのがよい。特に、亜鉛イオンを中心金属イオンとする錯体からなる前記配列構造体は、作用される電界の有無によって電導性が良好なＯＮとＯＦＦのスイッチング特性を示すのでトランジスタなどを作製することができる。前記中心金属イオンとしては、亜鉛イオン以外に銅イオンやニッケルイオンなどの遷移元素や典型元素の金属イオンを用いることができる。
【００４９】
この際、少なくとも前記π電子共役系分子が、下記一般式（１）で表されるビラジエノン誘導体であるのがよい。
一般式（１）：
【化１】
2009157600.tif 000003
（この一般式（１）において、Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3、及びＲ4は、各々互いに独立した同一又は異なった、炭素数が３〜１２のアルキル基である。）
【００５０】
ここで、Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3、及びＲ4としては、炭素原子数３〜１２であればよく、例えば−Ｃ10Ｈ21、−Ｃ12Ｈ25が挙げられる。このような炭素原子数を有する側鎖であれば、前記π電子共役系分子が結晶化することなしに電極上に良好に配向した状態で固定されると共に、合成も容易である。一方、炭素原子数が１又は２であると、前記π電子共役系分子が結晶化しやすくなり、液晶的な物性を示さなくなって配向不良を生じ易くなる。また、炭素原子数が１３以上になると、かえって配向し難くなり、合成も困難となる。
【００５１】
本発明のニューラルネットワーク情報処理装置は、前記ニューロン素子が複数の層に配置され、前記ニューロン素子同士が前記層間で結合され、階層型ニューラルネットワーク情報処理装置として構成されているのがよい。或いは、すべての前記ニューロン素子が互いに結合され、１つの層を形成する相互結合型ニューラルネットワーク情報処理装置として構成されているのがよい。
【００５２】
次に、本発明の好ましい実施の形態を図面参照下に、より具体的に説明する。
【００５３】
実施の形態１
実施の形態１では、主として、請求項１、２、４〜７、および１１〜１４に関わる例として、前記素子として機能性分子素子を備えたニューロン素子の例について説明する。
【００５４】
図１は、本発明の実施の形態１に基づくニューロン素子の構成を示す説明図である。図１に示すように、ニューロン素子１は入力部１０と、加算部２０と、出力部３０からなる。
【００５５】
図１に示すように、入力部１０にはシナプスに相当する入力回路１１が設けられており、他のニューロン素子からの各入力信号ｘi（ｉ＝１〜ｎ）に対し、入力信号ｘiと、その入力に対応する結合荷重ｗi（ｉ＝１〜ｎ）の積である重み付け信号ｗiｘi（ｉ＝１〜ｎ）を作り出す。結合荷重ｗiはシナプスにおける信号伝達特性に対応する。
【００５６】
具体的には、入力信号ｘi（ｉ＝１〜ｎ）は、入力回路１１の電界効果トランジスタ１２のソース電極に電圧信号として印加される。トランジスタ１２のゲート電極１３には、図示省略したメモリ回路の働きによって、結合荷重ｗiに対応したゲート電圧が印加されている。この結果、トランジスタ１２の導電性はゲート電圧によって制御され、重み付け信号ｗiｘiに相当する電流信号がトランジスタ１２のドレイン電極から加算部２０へ送り出される。
【００５７】
図１に示すように、加算部２０はＯＰアンプ（演算増幅器）２１からなる電流電圧変換回路である。入力部１０の各入力回路１１からの出力電流はＯＰアンプ２１の反転入力端子に集められ、帰還抵抗２２から流れ出すことによって、次式
Ｘ＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・＋ｗnｘn
で定義される総和（ネット値）Ｘに対応する電圧信号を出力回路３０へ出力する。
【００５８】
図１に示すように、出力部３０は機能性分子素子４０とＯＰアンプ３１からなり、ＯＰアンプ３１の働きによって、機能性分子素子４０の出力側端子は実効的に接地電位に保たれている。従って、機能性分子素子４０の両端には、加算部２０が出力した、総和（ネット値）Ｘに対応する電圧信号が印加される。この結果、機能性分子素子４０は、その電流電圧特性に応じて決まる出力電流を、総和（ネット値）Ｘの関数として出力する。ＯＰアンプ３１は帰還抵抗３２とともに電流電圧変換回路を構成しており、出力電流を電圧信号Ｙに変換して、他のニューロン素子へ出力する。
【００５９】
上記のように、ニューロン素子１における総和（ネット値）Ｘと出力電圧Ｙ（Ｘ）との関数関係は、機能性分子素子４０の電流電圧特性における電圧と電流との関数関係と同様に定まる。本実施の形態では、機能性分子素子４０として、この素子を流れる電流が印加電圧に対し変曲点を有する関数として表される電流電圧特性を有する素子を用いるので、出力関数Ｙ（Ｘ）が総和（ネット値）Ｘに対し変曲点を有する関数として表されるニューロン素子１を形成することができる。
【００６０】
図２（ａ）は、本発明の実施の形態１に基づくニューロン素子を構成する機能性分子素子４０が、１５０Ｋの低温下で示す電流電圧特性を示すグラフである。図２（ｂ）は、図２（ａ）中に点線で囲んで示した領域の拡大図である。図２（ｂ）に示すように、機能性分子素子４０の電流電圧曲線には、素子４０を流れる電流が、印加電圧に対し、シグモイド型関数に類似した、変曲点を有するアナログ型関数として表される領域が存在する。出力関数Ｙ（Ｘ）を総和（ネット値）Ｘに対して変曲点を有する関数として定める際には、機能性分子素子４０の電流電圧曲線の、変曲点を含む領域を利用する。
【００６１】
図３（ａ）は、実施の形態１において前記配列構造体を構成するπ電子共役系分子４１の、分子構造の一例を示す構造式である。図３（ｂ）は、図３（ａ）に示したπ電子共役系分子４１の、主として略円盤状骨格部４２の立体構造を示すための模式図である。図３（ｂ）中、骨格部４２を形成している金属イオンＭ、窒素原子、炭素原子、および酸素原子は球として示されており、水素原子は図示省略され、側鎖部４３はごく簡単に省略して示されている（機能性分子素子４０の詳細については、特開２００６−３５１６２３号公報および特願２００６−３０８８８１参照。）。
【００６２】
図３（ａ）および（ｂ）に示すように、π電子共役系分子４１の骨格部４２は、ビラジエノン（詳しくは、４，９−ビラジエン−１−オン）を基本構造としている。ビラジエノンは、開環したポルフィリン環に相当する構造を有するリニアテトラピロールの１種である。骨格部４２は、π電子共役系によってポルフィリン様のリジッドな略平面形構造を形成しているが、開環したポルフィリン環の開裂部に２つのカルボニル基（Ｃ＝Ｏ基）が形成され、これらが対向し合っているため、平面形から少しねじれ、フレキシビリティを残したらせん巻きの略円盤状の形状になっている。略円盤状構造の中心部にあるＭは、亜鉛イオンなどの金属イオンであり、機能性分子素子がスイッチング特性を示すためには有用である。
【００６３】
π電子共役系分子４１は、上記骨格部４２に、ｐ−アルキルフェニル基からなる側鎖部４３が結合して形成されている。側鎖部４３は、Ｃ−Ｃ軸まわりの分子内回転によってフレキシブルな鎖状構造を形成している。
【００６４】
図４（ａ）は、実施の形態１に基づく機能性分子素子４０の構造をモデル的に示す概略図であり、図４（ｂ）は、分子素子４０を構成する配列構造体４４の第１層のπ電子共役系分子４１（電極表面に吸着されている前記被吸着分子４９）の、電極に対する配向構造を示す説明図である。
【００６５】
図４（ａ）は、略円盤状の骨格部４２を有するπ電子共役系分子４１が、ナノスケールのギャップをもつ、例えば金からなる２つの電極４５および４６の間に、その円盤面を電極４５および４６の表面に平行に配向させて一方向に配列し、カラム状配列構造体４４を形成した機能性分子素子４０を示している。
【００６６】
従来から、π電子共役系分子４１のように、リジッドな円盤または略円盤状の骨格部を有するπ電子共役系分子を用いて配列構造体を形成すると、各分子の円盤または略円盤状の骨格部はπ-π電子相互作用によって互いに平行に（face-to-faceに対向するように）スタックし、π電子はスタックした骨格部の間に非局在化することが知られている。特に、長鎖（炭素数６以上）のアルキル基側鎖を有する分子（ディスコティック液晶など）の場合には、π電子共役系分子はカラム状に積層され、積層方向に高い導電性を示すことができる。また、円盤または略円盤状の骨格部の中心付近に金属イオンを配位させていてもよいとされている。
【００６７】
上記のように、リニアテトラピロールなどの略円盤状のπ電子共役系分子がπ-πスタッキングして形成された配列構造体の機能の一例として、積層方向に電子の流れを通すパイプ（channel chain）としての機能が考えられる。通常の導電性鎖状分子に比べて、電流通路の径が大きく、電流を多く流すことが可能である。
【００６８】
ただし、上記の配列構造体を導電体として用いる場合、図４（ａ）に示すように、電流を流そうとする方向（電極５と電極６とを結ぶ方向）に配列構造体４４の積層方向を一致させ、かつ、電極４５および４６における接触抵抗が小さくなるように、配列構造体４４の端部が電極４５および４６の表面に密着するように配置することが必要である。
【００６９】
配列構造体を構成するπ電子共役系分子として側鎖のない分子を用いると、電極表面上での吸着状態を制御して、円盤面を選択的に電極表面に平行に配向させる作用を有する基が存在しないため、電極表面に対するπ電子共役系分子の配向や分子の積層方向を制御することができない。
【００７０】
そこで、本実施の形態では、π電子共役系分子として、図３（ａ）に示したフレキシブルな側鎖部４３を有するπ電子共役系分子４１を用いる。そして、π電子共役系分子４１の濃度を適切に調節したπ電子共役系分子４１の溶液を調製し、この溶液をキャスト法などの塗布法などで電極４５または４６に被着させ、溶液から溶媒を蒸発させた後、必要ならアニール処理を施し、前記被吸着分子である被吸着分子４９を電極４５または４６の表面に密着させて配置する。そして、この被吸着分子４９の上にπ-πスタッキングによってπ電子共役系分子を積み重ね、配列構造体４４を形成する。ここで積層するπ電子共役系分子は、π電子共役系分子４１に対してπ-πスタッキングを形成できる分子であること以外に特に制限はない。図４（ａ）には、π電子共役系分子４１と同種の分子を積層する例を示したが、前記別種のπ電子共役系分子を積層してもよい。
【００７１】
この際、図４（ｂ）に示すように、配列構造体４４の第１層を形成するπ電子共役系分子４１（被吸着分子４９）は、フレキシブルな側鎖部４３が電極４５（または４６）の表面に吸着され、骨格部４２の略円盤面が電極４５（または４６）の表面にほぼ平行に密着するように固定されることが重要である。この結果、骨格部４２のπ電子が電極上に非局在化することができ、配列構造体４４と電極４５（または４６）との界面での接触抵抗が小さく抑えられる。
【００７２】
また、配列構造体４４の第２層以後の分子層の積層方向は、電極面に平行に配置された、被吸着分子４９の骨格部４２の略円盤面を基準として、下層分子層の骨格部の略円盤面の上に、上層分子層の骨格部の略円盤面が平行に重なるように、π-π相互作用によって制御される。配列構造体４４は、π電子間の相互作用によって効果的に積層方向に電流を流すことができる。
【００７３】
以上のようにして、電極との界面での接触抵抗が非常に小さく、配列構造体４４の積層方向（電流を流す方向）が制御された、堅牢な機能性分子素子４０を得ることができる。
【００７４】
＜機能性分子素子４０の作製＞
図４（ａ）は、図２に示した電流電圧特性を示す機能性分子素子４０の作製に用いた、π電子共役系分子４１の構造式であり、図４（ｂ）は、機能性分子素子４０の作製の際に用いた溶媒であるテトラヒドロフラン（ＴＨＦ）の構造式である。図４（ａ）に示したπ電子共役系分子は、フレキシブルな側鎖部４３として、パラ位にドデシル基−Ｃ12Ｈ25が結合したフェニル基を有するビラジエノン誘導体の亜鉛錯体である。
【００７５】
機能性分子素子４０は、下記のようにして作製する。まず、中心金属イオンのないビラジエノンに酢酸亜鉛を反応させて、π電子共役系分子４１を形成する。これをＴＨＦに溶解させ、濃度２ｍＭの溶液を作製する。一方、シリコンなどの基板上に厚さ５ｎｍのクロム層と、厚さ２０ｎｍの金層を積層して形成し、電子ビームリソグラフィによって１６ｎｍのギャップを有する対向電極４５および４６を形成する。次に、溶液１μＬを対向電極間のギャップの位置に滴下し、ＴＨＦの飽和蒸気中に７日間保存し、その後、空気中で２４時間以上をかけて蒸発させ、機能性分子素子から溶媒分子であるＴＨＦを除去した。
【００７６】
＜電気的測定＞
機能性分子素子４０は、電気的測定を行う前に、π電子共役系分子４１に所定の配向状態をとらせるための前処理として、−２Ｖから＋２Ｖまでのバイアス電圧を２時間以上をかけて印加する。この際、π電子共役系分子４１を所定の配向状態に導くためには、印加するバイアス電圧を５０ｍＶずつ増加させていくのが重要である。そこで、初めに−２Ｖのバイアス電圧を印加し、１ステップにつき５０ｍＶずつバイアス電圧を増加させ、８０ステップ後に＋２Ｖのバイアス電圧になるようにする。この後、１５０Ｋの低温下において機能性分子素子４０の電流電圧特性を測定する。
【００７７】
実施の形態２
実施の形態２では、主として、請求項１、３、４〜６、および８〜１４に関わる例として、前記素子として機能性分子素子を備えたニューロン素子の例について説明する。
【００７８】
図６は、本発明の実施の形態２に基づく機能性分子素子の構造を示す断面図である。図６に示すように、機能性分子素子５０は、絶縁ゲート型電界効果トランジスタと同様の構造をもっており、ドープされたシリコン基板５１が、配列構造体４４に電界を作用させるゲート電極５３を兼ねている。シリコン基板５１の表面にはゲート絶縁膜５２として酸化シリコン層が形成され、その上に、例えばクロム層と金層が積層されたソース電極５４およびドレイン電極５５が前記対向電極として形成され、これらの電極間に、実施の形態１で説明したのと同様の配列構造体４４が配置されている。
【００７９】
配列構造体４４を構成するπ電子共役系分子４１のうち、ソース電極５４およびドレイン電極５５のそれぞれに最も近い位置にあり、第１層の分子に相当するπ電子共役系分子は、前述した被吸着分子４９として各電極上に固定されている。すなわち、図４（ｂ）を用いて説明したのと同様に、被吸着分子４９は、フレキシブルな側鎖部４３が電極５４または５５の表面に吸着され、その結果、骨格部４２の略円盤面が電極５４または５５の表面に平行に密着するように固定される。このため、骨格部４２のπ電子が電極上に非局在化することができ、配列構造体４４と電極５４または５５との界面での接触抵抗が小さく抑えられる。
【００８０】
また、配列構造体４４の第２層以後の分子層の積層方向は、電極面に平行に配置された、被吸着分子４９の骨格部４２の略円盤面を基準として、下層分子層の骨格部の略円盤面の上に、上層分子層の骨格部の略円盤面が平行に重なるように、π-π相互作用によって制御される。
【００８１】
以上のようにして、ソース電極５４およびドレイン電極５５からなる対向電極の間に、電極との界面での接触抵抗が非常に小さく、積層方向（電流を流す方向）が制御された、堅牢な配列構造体４４が配置されている。ソース電極５４とドレイン電極５５との間の間隔（ギャップ）は、約１０ｎｍ（分子層数にして１０層程度）である。
【００８２】
ゲート電極５３は、配列構造体４４の導電方向である積層方向に沿って設けられていて、ゲート電極５３に印加される電圧によって配列構造体４４の導電方向に直交する方向に電界が作用し、配列構造体４４の導電性が制御される。
【００８３】
＜機能性分子素子５０の作製＞
実施の形態２では、π電子共役系分子４１として、実施の形態１と同様、図４（ａ）に示したビラジエノン誘導体の亜鉛錯体を用いるが、機能性分子素子５０の作製の際に用いる溶媒としては、ＴＨＦではなく、図４（ｃ）に構造式を示す4−ペンチル−4’−シアノビフェニル（５ＣＢ）を用いる。
【００８４】
機能性分子素子５０は、下記のようにして作製する。まず、中心金属イオンのないビラジエノンに酢酸亜鉛を反応させて、π電子共役系分子４１を形成する。これを５ＣＢに溶解させ、濃度２ｍＭの溶液を作製する。一方、ドープされたシリコン基板５１を用意し、その表面に厚さ７０ｎｍの酸化シリコンＳiＯ2層からなる絶縁層５２を形成する。続いて、その上に厚さ５ｎｍのクロム層と、厚さ２０ｎｍの金層を積層して形成し、電子ビームリソグラフィによって１６ｎｍのギャップを有する対向電極５４および５５を形成する。次に、溶液１μＬを対向電極間のギャップの位置に滴下し、このまま７日間保存する。その後、室温で真空下において溶媒分子である５ＣＢを蒸発させ、機能性分子素子５０から除去する。
【００８５】
＜電気的測定＞
機能性分子素子５０は、電気的測定を行う前に、π電子共役系分子４１に所定の配向状態をとらせるための前処理として、−２Ｖから＋２Ｖまでのバイアス電圧を２時間以上をかけて印加する。この際、π電子共役系分子４１を所定の配向状態に導くためには、印加するバイアス電圧を５０ｍＶずつ増加させていくのが重要である。そこで、初めに−２Ｖのバイアス電圧を印加し、１ステップにつき５０ｍＶずつバイアス電圧を増加させ、８０ステップ後に＋２Ｖのバイアス電圧になるようにする。
【００８６】
図７（ａ）は、室温下における機能性分子素子５０の電流電圧曲線である。機能性分子素子５０を構成するπ電子共役系分子４１は実施の形態１と同じものであるが、溶媒の影響を受けて、電流電圧曲線は図７（ａ）に示すものに変化する。機能性分子素子５０では、ゲート電圧が印加されていないときには、負性微分抵抗（ＮＤＲ）を示す２つの領域が、負のバイアス電圧側と正のバイアス電圧側に対称的に存在する。負のゲート電圧が印加されているときには、２つの追加的なＮＤＲピークが、正のバイアス電圧側の、上記ＮＤＲ領域よりもバイアス電圧が小さい領域に現れる。正のゲート電圧が印加された場合には、負性微分抵抗（ＮＤＲ）を示す領域は存在しない（データは図示省略した。）。
【００８７】
図７（ｂ）は、図７（ａ）中に点線で囲んで示したＮＤＲ領域の拡大図である。図７（ｂ）に示すように、機能性分子素子５０の電流電圧曲線には、シグモイド型関数と同様、素子５０を流れる電流が印加電圧に対し、変曲点を有するアナログ型関数として表される領域が存在する。さらに、図１０（ｂ−３）に示した出力関数に類似して、素子５０を流れる電流が同じ値をとる印加電圧の大きさが多重に存在する（多価になる）領域が存在する。
【００８８】
実施の形態２では、実施の形態１と同様、図１に示した入力部１０と、加算部２０と、出力部３０とによってニューロン素子１を構成するが、機能性分子素子４０の代わりに機能性分子素子５０を用い、出力関数Ｙ（Ｘ）を総和（ネット値）Ｘの関数として定める際に、機能性分子素子５０の電流電圧曲線のＮＤＲ領域を含む領域を利用する。また、ゲート電極に負のゲート電圧を印加して、負性微分抵抗を示すバイアス電圧領域を変化させるのもよい。このようなユニークな電流電圧特性を利用すれば、これまでどのような素材を用いても単一の素子では実現できなかった、負性微分抵抗のピークトップ電圧位置をゲート圧によって変調する機能性分子素子を構成することができ、全く新規なニューラルネットワーク情報処理装置をコンパクトに形成できる可能性がある。
【００８９】
図８は、機能性分子素子５０が示す負性微分抵抗の発現機構を説明する説明図である。ゲート電圧が印加されていないときの機能性分子素子５０の電流電圧曲線には、２つのＮＤＲ領域が負のバイアス電圧側と正のバイアス電圧側に対称的に存在する。これらの対をなしているＮＤＲ領域は、バイアス電圧の変化によって、図８に（１）および（４）として示す、強誘電体液晶における分極反転に類似した分極の反転が引き起こされ、発現したものであると考えられる。
【００９０】
また、負のゲート電圧が印加されているときに現れる２つの追加的なＮＤＲピークは、ゲート電圧の印加によって、配列構造体４４を構成しているπ電子共役系分子４１の一部の分子で、機能性分子素子５０に残存する５ＣＢ分子の配向が変化し、それによってπ電子共役系分子４１の略円盤状の中心骨格が楕円形に変形するなどの分子構造及び／又は分子配向の変化が起こり、この結果、新たな分極配向が形成され、新たに追加的なＮＤＲピークが発現したものであると考えられる。また、配列構造体４４における分極は、予め行われた電界処理によって正バイアス方向に合うように配向しているので、正のゲート電圧が印加されている場合には、バイアス電圧の変化によって分極反転が起こらず、ＮＤＲ領域が発現しないものと考えられる。
【００９１】
以上、本発明を実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれらの例に何ら限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能であることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００９２】
本発明は、ノイマン型コンピュータが不得意な、並列分散処理によるパターン認識、変数の多い組み合わせ最適化問題や逆行列計算、連想記憶、並びに自律的学習が必要とされる様々な分野に効果的に応用されるニューラルネットワーク情報処理装置の高性能化に寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明の実施の形態１に基づくニューロン素子の構成を示す説明図である。
【図２】同、ニューロン素子を構成する機能性分子素子の電流電圧特性を示すグラフである。
【図３】同、配列構造体を構成するπ電子共役系分子の分子構造の一例を示す構造式（ａ）、および、π電子共役系分子の略円盤状骨格部の立体構造を示すための模式図（ｂ）である。
【図４】同、機能性分子素子の説明図（ａ）、および配列構造体の第１層のπ電子共役系分子（被吸着分子）の配向構造を示す説明図（ｂ）である。
【図５】同、機能性分子素子の作製に用いたπ電子共役系分子および溶媒の分子構造を示す構造式である。
【図６】本発明の実施の形態２に基づく機能性分子素子の断面図である。
【図７】同、室温における機能性分子素子の電流電圧特性を示すグラフである。
【図８】同、機能性分子素子において負性微分抵抗（ＮＤＲ）を示す領域が発現する機構を説明する説明図である。
【図９】神経細胞の構成を示す概略説明図である。
【図１０】ニューロン素子の機能をモデル的に示す概略説明図（ａ）、および、従来の出力関数の例を示すグラフである。
【図１１】階層型ニューラルネットワークの例を示す説明図（ａ）、および、相互結合型ニューラルネットワークの例を示す説明図（ｂ）である。
【図１２】特許文献１に示されているシグモイド関数発生回路の概略構成図である。
【符号の説明】
【００９４】
１…ニューロン素子、１０…入力部、１１…入力回路、１２…トランジスタ、
１３…ゲート端子、２０…加算部、２１…ＯＰアンプ（演算増幅器）、
２２…帰還抵抗、３０…出力部、３１…ＯＰアンプ、３２…帰還抵抗、
４０…機能性分子素子、４１…π電子共役系分子、４２…略円盤状骨格部、
４３…フレキシブルな側鎖部、４４…配列構造体、４５、４６…電極、
４７…被吸着分子、５０…機能性分子素子、
５１…高濃度にドープされたシリコン基板（ゲート電極５３を兼ねる。）、
５２…ゲート絶縁膜（酸化シリコン層）、５４…ソース電極、５５…ドレイン電極、
５６…ゲート端子、５７…ソース端子、５８…ドレイン端子、
１００…神経細胞（ニューロン）、１０１…細胞体、１０２…樹状突起、１０３…軸索、
１０４…神経終末端、１０５…シナプス、１０５ａ…入力側シナプス、
１０５ｂ…出力側シナプス、１０６…入力側神経細胞、１０７…入力信号、
１０８…出力信号、１０９…出力側神経細胞、２００…ニューロン素子、
２１０…入力部、２２０…加算部、２３０…出力部、３００…階層型ネットワーク、
３０１…ニューロン素子、３０２…結合荷重ｗ、３１０…入力層、３２０…中間層、
３３０…出力層、４００…ホップフィールドネットワーク、４０１…ニューロン素子、
４０２…結合荷重ｗiｊ
【図１】
2009157600.tif 000005
【図２】
2009157600.tif 000006
【図３】
2009157600.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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