WSIを用いた自己組織化マップのフォールトトレランス
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概要
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自己組織化マップ(SOM:Self-Organizing Maps)は競合学習型ニューラルネットワークの一つであり,単語の自動分類や画像データ圧縮への応用が試みられている.SOMは,他のニューラルネットワークと同様にニューロンの並列演算を基本とするため計算量が非常に多い.このため,ウェーハスケール集積回路(WSI:Wafer Scale Integration)等の大規模集積回路を用いたコンパクトな専用ハードウェア化が望まれている.本論文では自己組織化マップのフォールトトレランスを評価し,その結果をもとにWSIを用いたSOMのハードウェア化(SOM-WSI)を提案する.はじめに,欠陥モデルとして故障ニューロンクラスタを導入する.次に故障ニューロンクラスタが存在する場合の自己組織化過程とそれらがSOMのオーダリング(秩序化)に及ぼす影響について評価する.これらの評価結果より,故障ニューロンクラスタが存在してもオーダリングが可能となる基準を明らかにする.更に本論文では,SOM-WSIのフォールトトレランスを向上させるための回路を提案する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-12-25
著者
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