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による通信プロトコルの実装
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概要
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本稿は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を提案する. 一般に, 通信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. 高速な通信が要求されるマルチメディア通信や, メモリ領域の少ない計算機を端末として通信を行うモーバイル通信では, プロトコルのハードウェアによる実装が不可欠となる. しかし, FDT(形式記述)からの定式的な回路合成手法は未だ確立されていない. 本稿では, 自己組織化能力を有するニューラルネットワークを活用し, 状態遷移表から所望の動作を学習する回路を構築する. プロトコル回路は学習により自動合成される. ソフトウェアによるプロトコルの実装が主流となっていた理由の一つに, その複製・変更が容易であるという点が挙げられる. ニューラルネットワークの学習は素子間の結合荷重を調節することにより行われるので, (トポロジ的には)同一のハードウェア構成で任意のプロトコルの実現が可能である. 本稿では, 結合荷重をプログラマブルなスイッチで実装することにより, 書き換え可能なプロトコル回路を実現する. 本稿ではプロトコルの制御部の実装に焦点を当てる.
- 1996-05-16
著者
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