動的再構成可能デバイスPCA-2への逆誤差伝搬法の実装(リコンフィギャラブル応用II, リコンフィギャラブルシステム, 一般)
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概要
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我々は従来よりニューラルネットワークの効率的な実行のために細粒度動的再構成可能デバイスであるPlastic Cell Architecture (PCA)に着目し, それへのハードウエア化手法に関する研究を行なっている.従来では階層型ニューラルネットワークの処理内容に関しては固定的な実現であったが, 本稿では, 新たに逆誤差伝搬法にもとづく学習可能な階層型ニューラルネットワークのハードウェア化に関する実現方法を提案する.提案実現方法では, 階層型ニューラルネットワークにおける順方向処理と学習処理を並列に実行することが可能であり, ニューロン間の接続情報を種類によって分割し, それぞれ管理を行なうことにより学習処理を簡略化した.設計したモデルをPCA-2用のシミュレータを用いて順方向処理および学習処理の並列実行を確認した.実装においてはPCAの動的配線機能を利用し, ニューロン間の配線領域をコンパクトに実現することが可能であった.また, 評価実験より明らかとなった問題点について考察を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-05-06
著者
-
黒田 研一
会津大学大学院コンピュータ理工学研究科
-
北道 淳司
会津大学コンピュータ理工学部
-
黒田 研一
会津大学コンピュータ理工学部
-
大塚 朋子
会津大学大学院コンピュータ理工学研究科
-
倉田 圭吾
会津大学大学院コンピュータ理工学研究科
-
北道 淳司
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
北道 淳司
会津大学コンピュータ理工学研究科
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