波動の相互干渉による Neural Computing : 位相差による重みの表現
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概要
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神経回路網では,素子間の重み付け積和演算の計算量が爆発することが大きな問題となつている.本稿では,相互結合型ネットワークにおいて素子値の伝搬に波動を用い,積和演算を物理的に実現するモデルを提案する.本モデルでは,波動の位相が送信地点から受信地点までの距離に依存することを利用し,素子間の距離を用いて結合荷重を表現する.また,Recurrent Back Propagation法に適当な修正を加えた方法を用いて素子を移動することにより学習を行なう.本モデルの振る舞いを計算機上でシミュレートし,基本的演算の入出力関係の学習を試みた.
- 1997-03-18
論文 | ランダム
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