競合学習型ニューラルネットワークの耐故障化
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概要
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競合学習型ニューラルネットワークをハードウェアで実現する際には,入力ベクトルと各ニューロンの参照ベクトルを比較し,距離が最小となる参照ベクトルを持つニューロンを選択するための回路が重要になる。もし、回路の故障により誤ったニューロンが選択され続けたり、いずれのニューロンも選択されない場合にはネットワークは正しい学習を行うことができず、正しい結果も得られない.本研究では、この最小値検出処理を行う回路の故障時の動作を調べ,回路を2重化するこによる耐故障構成法を提案する.また、簡単な手書き数字認識について、故障状態を想定したシミュレーションを行うことによって耐故障性能評価を行った結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-02-15
著者
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