昨年度、トランジスタ1個とキャパシタ1個からなるDRAMセルをベースとしたANNを設計し、その性能をシミュレーションにより検証した。入力と重み共にディジタル信号を用いた。今年度は、推論精度の向上、アレー面積の小型化、低消費電力を目指し、入力をアナログ信号にしたANNを設計して、その性能をシミュレーションにて検証した。また、ReRAMを用いたクロスバー・アレー（CBA）からなるANNをオンチップにて学習する方法を研究した。我々は、標準的な誤差逆伝搬法（BP）を使った学習をアナログ積算回路を用いてCBA内に組み込んだ。また、シナプス回路のメモリを削減するために、BPを改良したアルゴリズムを使った新たな学習法を考案し、それがBPと同等の推論精度を与えることを示すことができた。