FPGAを用いて事例データを直接回路化したパターン認識用集積回路
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概要
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事例データ(既知パターンデータ)を真理値表に変換し, これを基本ゲートに展開することでパターン認識用集積回路を設計する手法を提案する.遺伝的アルゴリズムを適用することで, 真理値表が未知パターンとも正しく一致するように適応変化(進化)させる.近年急速に普及しつつある高集積FPGAを用いることで, 実応用レベルの問題の個別事例データを直接集積回路化することが可能になると考える.英単語の発音記号推論チップの開発に本手法を適用し, プロトタイプを試作した.この結果, 推論速度500ns/音素, 回路数139Kゲート, 認識率71.5%を得た.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-10
著者
-
安永 守利
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
安永 守利
日立中央研究所
-
安永 守利
筑波大学 電子・情報工学系
-
高見 知親
(株)日立製作所エンタープライズサーバ事業部
-
高見 知親
筑波大学 電子・情報工学系
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