△Σ変調に基づくパルスニューラルネットワークによるICAの実現とそのFPGA実装

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概要

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ニューラルネットワークの特長である並列演算を生かすためには、すべてのニューロンをハードウェアに実装することが望ましい。その際、回路規模を抑えつつ演算精度を確保することが肝要である。そこで筆者らは、△Σ変調に基づくパルスニューラルネットワーク(DSM-PNN)を提案した。△Σ変調はハードウェア実装に適した特長を有しており、これをベースとすることで、回路規模小さく演算精度の優れたニューラルネットワークが構成可能である。以前筆者らは、DSM-PNNを用いてICAを実現し、シミュレーションでその動作を確認した。本稿では、ICAを実現するDSM-PNNをFPGAへ実装し、その動作検証、アルゴリズムの再現性、およびPCとの比較を交えた動作速度検証をおこない、DSM-PNNの有用性を示す。
2004-03-10

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