VHDLによる3層階層型ニューラルネットのFPGA実装 : パターン認識デバイスの設計(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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ニューラルネットワークは,ソフトウェア上ではその能力を十分に発揮できないため応答性能が低く,そのためハードウェア化することで高速化を図る.今回,ニューラルネットワークをハードウェア化する為の手法の習得に目的をおいて研究を行った.デジタル方式でニューラルネットワークを実現するにあたり,全体の回路規模が大きくならないように工夫を施し,回路規模を抑えた回路設計を行った.今回我々が設計し,FPGAボードに搭載したパターン認識を行うニューラルネットワークの動作を検証した結果,汎化能力を有していることが分かった.
- 2009-05-18
著者
-
松尾 和典
熊本電波工業高等専門学校
-
長尾 忠俊
熊本電波工業高等専門学校
-
水上 郁太朗
熊本電波工業高等専門学校
-
本田 達矢
熊本電波工業高等専門学校
-
藤田 智大
熊本電波工業高等専門学校
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本木 実
熊本電波工業高等専門学校
-
大山 英典
熊本電波工業高等専門学校
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山本 博康
テクノデザイン株式会社
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黒川 憲宏
テクノデザイン株式会社
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大山 英典
熊本電波工業高等専門学校電子工学科
-
Matsuo Kazunori
Faculty Of Engineering University Of The Ryukyus
-
Matsuo Kazunori
Department Of Electronic Engineering Kumamoto National College Of Technology
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