量子化結合非単調ニューラルネットワークとそのハードウェア化
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概要
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量子化結合ニューラルネットワーク(QCNN: Quantized Connection Neural Network)はニューラルネットワークの高集積化の方法の1つとして提案されている。本論文では、QCNNに非単調ニューロンを導入し、DBM学習における学習性能を数値シミュレーションにより検証した。その結果、学習収束率、収束スピードに関して学習性能の向上が確認された。また我々は量子化結合ニューラルネットワークのハードウェア化に向けて、電圧モードで動作する非単調ニューロン回路を設計した。設計したニューロン回路はゲイン、閾値が外部電圧により調整可能である。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-05-15
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
-
佐藤 茂雄
東北大学電気通信研究所
-
金城 光永
東北大学電気通信研究所
-
金城 光永
琉球大学
-
芳賀 琢哉
東北大学 電気通信研究所 中島研究室
-
芳賀 琢哉
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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