GHA学習則によるΔΣ変調に基づくパルス密度型ニューラルネットワークのFPGA実装
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概要
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以前,GHA学習則を組み込んだΔΣ変調に基づくパルス密度型ニューラルネットワーク(DSM-PNN)を提案し,ハードウェア・シミュレーションにおいて,その有用性を示した.本稿では,デジタル回路の実装に適したDSM-PNNの実装方法を提案するとともに,GHA学習則を組み込んだDSM-PNNをFPGA上に実装し,その動作検証を行なった.また,すべての結線をマルチビットで構成したニューラルネットワークを作成し,回路規模および信号処理的な観点から本手法との比較を行なった.本手法はマルチビットで構成したニューロンに比べて小さな回路規模で浮動小数点演算により近い結果を得ることができた.
- 2002-03-13
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