学習機能を搭載したInverse Function Delayedニューロチップの設計(企画セッション : ニューロハードウェア)
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概要
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ニューラルネットワークの実用化には,ハードウェアによる実装が必須である.また,より実用的なハードウェアを実現するには,高性能なニューロンモデルを実装することも重要である.我々が提案したInverse Function Delayed(ID)モデルを用いると負性抵抗効果を導入でき,学習,最適値問題などに置いて高い性能が得られることが分かっている.そこで我々はIDニューロンをLSI上に実装した.設計した回路は,25ニューロン,全結合型ネットワークで構成されており学習機能を有する.本報告では,この回路のHSPICEシミュレーションの結果を中心に述べる
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-20
著者
-
末永 晋也
東北大学電気通信研究所
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
福原 淳
東北大学電気通信研究所 ブレインウェア実験施設
-
末永 晋也
ナノ・スピン実験施設
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