アナログニューラルネットワークのための多周波振動学習法とそれを適用した学習LSI
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概要
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多周波振動学習法は, アナログニューラルネットワーク(NN)の各内部パラメータを異った周波数で微小振動させ, これらの振動がNN出力に及ばす影響を直接検出してパラメータを修正するもので, 従来の学習法と比較して, 学習の高速化, 学習回路の簡易化が図れる学習法である. 著者らはこのたび多周波振動学習法に基づく学習LSIを作製した. LSI作製に際しては, まずハードウェア特性の学習に及ぼす影響をシミュレーションにより検討した. その結果に基づきLSI作製プロセスを1.3μmアナログCMOSプロセスとし, 1個で20のパラメータの学習が可能なLSI構成とした. また, 作製したLSIを複数個用いることによって最大220のパラメータ制御が可能な設計とした. 次に作製した学習LSIの学習動作を実証するため, この学習LSIとアナログNN-LSIを用いて学習実験を行った. その結果, 3bitのパリティチェック問題の学習が800μsで完了し, その高速性が実証された.
- 1996-04-25
著者
-
古賀 正文
NTT光ネットワークシステム研究所
-
松本 隆男
Nttネットワークシステム研究所
-
野口 ー博
Ntt光ネットワークシステム研究所
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宮尾 浩
NTT光ネットワークシステム研究所
-
松本 隆男
NTT光ネットワークシステム研究所
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