擬似Kohonen Networkのハードウェア化

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概要

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ニューラルネット(NN)の効用はよく知られているが、BP(誤差逆伝搬学習アルゴリズム)を用いるMLP(多層型ニューラルネット)はもっとも広く使われている。しかし、BPは学習に時間がかかるなど適応に限度があり、最近では自己組織化機能を持つタイプが注目を集めている。一方、リアルタイム処理を考えるとNNのハードウェア化は不可欠であり人工ニューラルネットとしての研究も数多くなされている。我々の研究室では、kohonen Netを取り上げそのハードウェア化を試み、概念設計、主要チップ設計、製作を行なった。今回は、チップ設計をゲートアレイで行なった。トランジスタ数に制約があったため、kohonen Net自体を修正した、擬似kohonen Netを考えた。kohonenの学習アルゴリズムとしては、LVQ(学習ベクトル量子化)アルゴリズムをとりあげる。
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-09-18

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