ニューラルネットワークからの論理関数抽出 : 学習効率の向上とハードウェア化
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概要
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本稿では,ニューラルネットワークを論理関数化することで認識時間を短縮する手法について述べた後,この手法に適した中間指標値を導入した学習アルゴリズムとシグモイド関数を階段関数に近似させる速度を状況に応じて変化させる学習アルゴリズムについて述べる.また,この手法はプリミティブな論理演算子のみで認識が行えるのでハードウェア化を行った.ソフトウェアで認識実験を行った結果,提案手法は学習と認識をより短時間で行え,正しい論理関数の抽出率が高く,汎化能力を引き継げることがわかった.次に,認識部分のハードウェア化を行った結果,論理関数を利用するシステムは簡単な構造で実現が可能であり,非常に短時間で結果が得られ,抽出-認識部分のハードウェア化を行った結果,妥当な時間内で結果が得られることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-13
著者
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