自己組織化ニューラルネットワークのための動的再構成プラットフォーム(ハードウェア,画像処理,ソフトコンピューティング,一般)
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概要
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本論文では,自己組織化ニューラルネットワークのための動的再構成可能なプラットフォームを提案する.提案するプラットフォームでは,ハードウェア部は,オブジェクト指向言語の開発環境に組み込まれ,hardware objectとして操作することが可能である.オブジェクトの生成と同時にFPGA内の仮想回路空間にロードされたhardware objectは,自己組織化ニューラルネットワークの演算を高速化する.本報告では,2種類の勝者決定仮想回路,2種類の距離演算仮想回路を設計し,これらを組合せ,4種類の自己組織化ニューラルネットワークを実装した.実験により,ソフトウェア実装に比べて,提案するプラットフォームは100倍程度の演算能力があることを示した.さらに,提案プラットフォームは,FPGA内部の仮想回路を入れ替えることで,ソフトウェア実装と同様に,簡単に学習の種類を変更可能である.従って,提案プラットフォームは,ハードウェアの高速性とソフトウェアの柔軟性を併せ持つ.
- 2011-02-24
著者
-
田向 権
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
関根 優年
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
田向 権
東京農工大学 工学府
-
関根 優年
東京農工大学工学府
-
関根 優年
東京農工大学大学院工学研究院先端電気電子部門
-
田向 権
東京農工大学 大学院 工学府
-
関根 優年
東京農工大学 大学院 工学府
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