任意の有限状態機械を学習するニューラルネットワークとそのプロトコルへの応用
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概要
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情報通信システムや分散システムにおいて,計算機間を接続するために通信プロトコルが必須である.近年は,LANやISDN等の高速通信網が発展し,また,各種情報処理装置の高機能化・高性能化が著しい.今後,社会の高度情報化が益々進むにつれ,より高速かつ信頼性の高い通信プロトコルが要求される.高速な通信が要求される場合やメモリ領域の少ない計算機を端末として通信を行う場合には,プロトコルのハードウェアによる実装が不可欠となる.従来までに,FDT(Formal Description Techniques)を用いたプロトコルの形式記述から回路を自動合成する研究が行われているが,その手法は未だ確立されていない.更に,動作の無矛盾性・完全性が要求されるプロトコルにおいては実装後にその動作改善のための仕様変更が行われることが少なくなく,ハードウェアによるプロトコルの実装には,仕様変更の度にハードウェア構成が変わってしまうという柔軟性に対する問題も指摘されている.本稿では,自己組織化能力を有するニューラル(ウェーブレット)ネットワークを活用し,状態遷移表から任意の有限状態機械を学習するネットワークを構築する.一般に,プロトコルの動作は有限状態機械で表されるため,本ネットワークはプロトコルのハードウェアによる実装を可能にする.ニューラルネットワークによるプロトコルの実装には多くの長所が存在する.1.回路全体が並列動作するためディジタル回路より高速な応答を示す.2.回路は学習により自動合成される.3.ネットワークは結合荷重を最適化(学習)することにより任意の動作を獲得する.従って,ハードウェア構成(回路トポロジ)は同一である.
- 1995-09-20
著者
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