ΔΣ変調に基づくパルスニューラルネットワークによるBP学習の実現とそのハードウェア実装(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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ニューラルネットワーク本来の並列処理をいかした高速処理を実現するためには, 個々のニューロンをハードウェアに実装し並列動作させることが肝要である.ニューラルネットワークのハードウェア実現手段として, 筆者らもこれまでに実装に適した"ΔΣ変調に基づくパルスニューラルネットワーク(以下, DSM-PNN)"を提案してきた.DSM-PNNはニューロン間の信号伝達が1本で済み, かつパルス生成法がΔΣ変調に基づくため, 小規模で高精度な信号処理が可能である.これまでに, 線形ニューロンを用いた学習に対しての有効性が確認されている.本論文では, ニューロンの非線形演算を伴うBP学習を実現するDSM-PNNについて検討を行う.非線形な活性化関数については, ΔΣ変調に基づき構成する手法を提案する.更に, 提案する活性化関数を用いてDSM-PNNをハードウェア上に構成し, BP学習を実現することで有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-04-01
著者
-
石田 宗秋
三重大学工学部電気電子工学科
-
道木 慎二
名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻
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道木 慎二
名古屋大学
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石田 宗秋
三重大学
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道木 慎二
名古屋大
-
奥田 忠義
三重大学
-
奥田 忠義
三重大学大学院工学研究科
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