Pseudo-Bacterial Genetic AlgorithmのCMACへの適用とそのハードウェア化
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概要
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Cerebellar Model Arithmetic Computer(CMAC)はニューラルネットワークの一種であり,その利点の一つは高速学習である.一方でCMACを用いる際には,種々のパラメータを決定する必要があるが,適切なパラメータに設定することが困難である.Pseudo-Bacterial Genetic Algorithm(PBGA)は進化的計算手法の一つで,局所探索を得意とする.本論文はCMACのパラメータの一つである境界線の適切な位置を決定するためにPBGAを適用して,PBGA/CMACを提案し,効率的にCMACの境界線位置を探索した.また,PBGA/CMACは演算量が大きいので,高速化するためにハードウェア化を行った.CMACの学習則の演算を四つのステージに分け,パイプライン化した.パイプライン化により顆粒細胞値のRead after Writeハザードが生じるが,通常のCMACの学習則との性能差は十分に小さいことを示し,高速化を可能とした.その結果,PBGA/CMACハードウェアはソフトウェアと比較して140倍高速に演算することができた.PBGA/CMACハードウェアの指針を示すためにハードウェア量を見積もり,実用上の必要な精度を実装できることを確認した.
- 2002-08-01
著者
-
大熊 繁
名古屋大学
-
古橋 武
名古屋大学工学研究科計算理工学専攻
-
古橋 武
三重大学工学部情報工学科
-
三輪 昌弘
リンナイ株式会社
-
大熊 繁
名古屋大学大学院工学研究科
-
松崎 元昭
財団法人名古屋産業科学研究所
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