| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2011-07-26 11:25
ハードウェア化のための乗算器が不要なパルスニューロンモデル ○細井勇佑・松尾和典(熊本高専)・黒川憲宏・山本博康(テクノデザイン)・本木 実(熊本高専) NC2011-36 |
| 抄録 |
(和) |
ニューラルネットの実応答時間の改善を行うためにハードウェア化を行う必要がある.ハードウェア化のために,岩田らはパルスニューロンモデルを提案しており,実行過程において乗算器を用いずに回路規模を抑えて実現されている.しかし,学習過程においては乗算器が用いられているので,ある程度の回路規模が必要とされていた.そこで本稿では,ハードウェア化に際して乗算器を用いないパルスニューロンモデルの学習手法を提案する.さらに,計算機シミュレーションにて提案手法の動作を確認したので報告する. |
| (英) |
The neural network has a problem about response time. Therefore it is necessary to become hardware. Iwata, et al proposed a pulsed neuron model for hardware and succeeded in decreasing circuit scale without using multiplier in execution process. However, a multiplier is used in learning process and some circuit scale was required. We propose a learning rule of the pulsed neuronal model without multiplier in learning process for hardware. And we report that performance of the proposed method by computer simulation. |
| キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / ハードウェア化 / パルスニューロン / 学習則 / パターン認識 / / / |
| (英) |
Neural Network / Hardware Implementation / Pulsed Neuron / Learning Rule / Pattern Recognition / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 157, NC2011-36, pp. 87-92, 2011年7月. |
| 資料番号 |
NC2011-36 |
| 発行日 |
2011-07-18 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2011-36 |