適応デバイスと教師無し学習による自己組織化

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概要

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• 脳の機能を模倣したニューラルネットワークのハードウェア化は、演算情報処理能力の向上にとって不可欠である。ニューラルネットワークのハードウェア化の手段として並列光配線を有する光電子集積回路を想定し、シナプス結合の機能を持つ適応デバイスについて研究を行ってきた。教師無し学習、例えば競合学習ではヘッブ則が基礎となって自己組織化が生じる。そこでは、シナプス結合重みの発散を抑制する機構が必要となる。そこで、ニューロンのシナプス結合重みの総和を一定に保ち、かつその結合重みを不揮発に記憶することができるシナプス結合回路を適応デバイスを用いて考案・試作し、その機能を確認した。また、そのシナプス結合回路を用いた競合回路の学習機能と、基本的なトポロジカルマッピングの形成について検討を行った。

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 1994-09-26

著者

• 米津 宏雄

  豊橋技術科学大学 工学研究科

• 米津 宏雄

  Department Of Electrical And Electronic Information Engineering Toyohashi University Of Technology

• 辻 清孝

  豊橋技術科学大学 工学部 電気・電子工学系

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