誤差逆伝搬学習機能をもつΔΣ変調に基づくパルス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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ニューラルネットワークの実現形態の多くはノイマン型コンピュータ上のソフトウェアによる直列演算であり,ニューラルネットワーク本来の並列分散処理を実現するためには,ハードウェアヘの実装が必要である.我々はこれまでにハードウェア実装を念頭にΔΣ変調に基づくパルスニューラルネットワーク(DSM-PNN)を提案してきた[5].本論文では,誤差逆伝搬法を組み込んだDSM-PNNのハードウェア上での構成法を提案し,論理回路レベルでのシミュレーションを行いその有効性を示した.また,学習に必要な非線形関数に対してはハードウェア実装に適した近似関数を提案した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10
著者
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石田 宗秋
三重大学工学部電気電子工学科
-
道木 慎二
名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻
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道木 慎二
名古屋大学
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石田 宗秋
三重大学工学部
-
道木 慎二
三重大学工学部電気電子工学科
-
奥田 忠義
三重大学
-
奥田 忠義
三重大学大学院工学研究科
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