VHDLによる学習可能な階層型ニューラルネットワークのハードウェア実装
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概要
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Neural network has been used many applications, such as pattern or imagerecognition, robot control, optimization problem and so on. However, real-worldproblems need large scale neural networks, and they lead enormous computation timefor training process of neural network. To reduce the· computation time, we try toimplement neural network in a FPGA device. In this paper, we discuss on theperformance of hardware neural network from the viewpoint of the processing speedand the scale of the circuit. The trainable hardware neural network used 117,876 cellsin FPGA, and it could train the four training patterns in 800ns on the XOR problem.
- 宮崎大学の論文
著者
-
山森 一人
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
吉原 郁夫
宮崎大学工学部
-
石田 二郎
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
山森 一人
宮崎大・工・情報システム
-
山森 一人
宮崎大学工学部
-
山森 一人
宮崎大学工学教育研究部
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