BPA-PR法による階層型ニューラルネットワークの故障補償能力の向上

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概要

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• Some researchers have been proposed to implement neural networks into Wafer Scale Integration(WSI) to achieve fast learning. When neural networks are implemented into a WSI, it has to have a mechanism to avoid hardware defects. To compensate hardware defects, the partial retraining (PR) scheme has proposed. The performance of PR scheme depends on the weights in the neural network because PR scheme only adjusts the weights belonging to a neuron affected by the defects. In this paper, we propose back propagation with annealing scheme (BPA scheme) to improve defect compensation ratio. We show that BPA scheme achieved higher capability of defect compensation than that of conventional BP algorithm.

• 宮崎大学の論文
• 2008-08-30

著者

• 吉原 郁夫

  宮崎大学工学部情報システム工学科

• 山森 一人

  宮崎大学工学部情報システム工学科

• 吉原 郁夫

  宮崎大学工学部

• 森元 聡明

  宮崎大学工学部情報システム工学科

• 山森 一人

  宮崎大・工・情報

• 吉原 邦夫

  宮崎大・工・情報システム

• 山森 一人

  宮崎大・工・情報システム

• 山森 一人

  宮崎大学工学部

• 山森 一人

  宮崎大学工学教育研究部

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