論理合成のためのバイナリーニューラルネットの学習について
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概要
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本論文では、バイナリーニューラルネットワークの学習法の提案と論理合成法への応用を行う。このネットワークは、パラメータを適切に設定することで、所望のブール関数を近似することができる。あるパラメータを固定にすることで、このBNNは最小論理和形と等価な結果を得ることができる。また、パラメータを可変にするこで、論理合成法による最小論理和形よりも簡単なネットワークの構成を実現できる。典型的な数値実験を通じてそのアルゴリズムの効果を確認する。
- 2011-05-19
著者
-
斎藤 利通
法政大学理工学部電気電子工学科
-
中山 雄太
法政大学理工学部電気電子工学科
-
伊藤 良
法政大学理工学部電気電子工学科
-
伊藤 良
法政大学工学研究科電気工学専攻
-
中山 雄太
法政大学院工学研究科電気工学専攻
-
伊藤 良
法政大学院工学研究科電気工学専攻
-
斎藤 利通
法政大学院工学研究科電気工学専攻
-
斎藤 利通
法政大学院 工学研究科 電気工学専攻
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