粗い勝者決定とバッチ学習を用いた自己組織化マップハードウェア
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概要
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自己組織化マップ(Self-Organizing Map: SOM)は,入カデータの統計的な性質を自己組織的に獲得するニューラルネットワークである.本研究では,SOMをデジタルハードウェアで実現するための高速アルゴリズムとアーキテクチャを提案する.粗い勝者決定は,SOMの持つあいまい性に着目し,学習の初期段階においては低精度,学習の終盤では高精度な比較により勝者ユニットを決定する.粗い勝者決定の導入により,勝者決定演算に必要なクロック数を大幅に削減できる.また,バッチ学習は処理のパイプライン化を可能とする.これらのアルゴリズムによって,高速学習を行うSOMハードウェアの構築を実現する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-19
著者
-
田向 権
東京農工大学大学院 共生科学技術研究院 先端電気電子部門
-
田向 権
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
山川 烈
九州工業大学情報工学部
-
堀尾 恵一
九州工業大学大学院 生命体工学研究科
-
麻生 隆史
九州情報大学経営情報学部
-
山川 烈
九州工業大学
-
麻生 隆史
九州情報大学大学院経営情報学研究科
-
麻生 隆史
九州情報大学大学院 経営情報学研究科
-
堀尾 恵一
九州工業大学 大学院生命体工学研究科
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