CMOSインバータを基礎とした集積回路による量子化結合ニューラルネットワークとその学習
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概要
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工学分野におけるニューラルネットワークNNの応用には、その独自アーキテクチャを有効にするため専用ハードウェア化が必須であり、特にVLSIによる高集積化が期待されている。高集積化を実現する方法として、結合荷重値を量子化(低ビット化)QCNNし、大きな面積を占めるシナプス回路を簡略化することは非常に有効な手段であるが、一方で学習を困難にすることが大きな問題となる。本研究では、QCNNに適用可能であり、かつ単純でハードウェア化が容易な学習アルゴリズムを提案することにより、on-chip学習可能なNNの高集積化を試みた。3値±1, 0の荷重値を持つDBMネットワークにおいてオンライン学習が可能であることを示し、15ニューロン、225シナプスのon-chip学習可能なQCNNをLSI上に試作し、その正常な動作を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-10-13
著者
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
片山 康弘
東北大学 電気通信研究所 超高密度・高速知能システム実験施設
-
佐藤 茂雄
東北大学電気通信研究所
-
片山 康弘
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
-
佐藤 茂雄
東北大学電気情報通信研究所ブレインウェア実験説:東北大学電気情報通信研究所ナノ・スピン実験施設
-
中島 康治
東北大学電気情報通信研究所ブレインウェア実験説:東北大学電気情報通信研究所ナノ・スピン実験施設
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