ハードウェア実装向きデータ分類アルゴリズム(情報理論)
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概要
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この論文は,ハードウェア実装に適したデータ分類アルゴリズムを提案している.ベクトル量子化を用いたデータ分類手法では,従来,ユークリッド距離やマンハッタン距離といった距離計算により類似度を評価し,入力パターンの属するクラスの判定を行ってきた.提案するアルゴリズムでは,入力パターンがある範囲内にあるかどうかを調べる範囲テストを行い,その結果の荷重和により類似度を評価する.距離計算を必要としないため,より少ないコストでハードウェア実装が可能である.提案するデータ分類アルゴリズムを用いた認識シミュレーションを行い,アルゴリズムの評価を行った.更に,データ分類ハードウェアのVHDLによる回路設計を行い,回路規模と動作速度を調べた.その結果,K-NN法やニューラルネットワークなどに比べ,高い認識率をもつとともに,マンハッタン距離に基づく回路と比べて,回路規模は70%以下となることを示している.
- 2007-08-01
著者
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