FPGAのためのパルスニューロンモデルの実装手法
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概要
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本研究では、ニューラルネットワークの実時間応答の困難さを解消することを目的として、ニューラルネットワークのハードウェア化を行った。ニューラルネットワークは高い並列実効性を持つため、ハードウェア化による高速化が期待できる。本稿では、実装モデルとして演算が非常に簡易であり、また時系列情報処理に適したパルスニューロンモデルを検討し、我々の音源定位実験で用いているITD抽出モデルの実装によりその評価を行った。その結果、ITD抽出モデルを実在するFPGAに搭載可能であり、かつ実時間応答が期待できるほどの速度を持つことが確認された。
- 2002-03-13
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
二俣 宣義
名古屋工業大学 電気情報工学科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
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