パルス位置変調を用いた多層ニューラルネットワーク
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概要
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パルスニューラルネットワークではシナプス荷重の範囲が+1.0から-1.0の範囲に制限されてしまう問題がある.本論文では,シナプス荷重の範囲を広げるために周波数変調によるパルス密度変換とパルス位置変調(Pulse Position Modulation;PPM)の組合せにより信号レベルを表す手法を提案し,多層ニューラルネットワーク(Multilayer Neural Network;MNN)に応用している.提案するMNNは周波数変調とPPMに対応したシナプス乗算器とニューロンにより構成され,同期型パルスニューラルネットワークとして動作する.更に,オンチップ学習機能をもたせるために,バックプロパゲーションアルゴリズムをパルス演算によりハードウェアとして実装している.理論解析によりニューロンの動作を調べるとともに,提案するMNNをField programmable gate array(FPGA)に実装し,実験により提案するシステムの評価を行っている.実験結果から,提案するネットワークが高い精度を要求する問題に対応できるとともに,良好なオンチップ学習機能をもつことを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-10-01
著者
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