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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-05 14:55
[記念講演]A Tuning-Free Hardware Reservoir Based on MOSFET Crossbar Array for Practical Echo State Network Implementation
Yuki KumeSong BianTakashi SatoKyoto Univ.VLD2019-118 HWS2019-91
抄録 (和) エコーステートネットワーク(ESN)はリカレントニューラルネットワークの一種である. 入力・中間層で構成されるランダムかつ固定的なネットワークであるリザバーを用いることで,訓練時間を大幅に短縮できると知られている. 本論文では,MOSFETを基にしたリザバーを用いるESNの実装を提案する. 既存のリザバーは安定性を高めるためにネットワークのパラメータを調整する必要があるが,提案ESNではそのような必要はない. リザバーに対しランダム行列に関する定理である円則を適用することで,安定性を実現する. Mackey-Glassデータセットを用いた評価により,提案ESNがパラメータの調整をすることなく正しく推論できることを示す. 
(英) Echo state network (ESN) is a class of recurrent neural network, and is known for drastically reducing the training time by the use of reservoir, a random and fixed network as the input and middle layers. In this paper, we propose a hardware implementation of ESN that uses practical MOSFET-based reservoir. As opposed to existing reservoirs that require additional tuning of network weights for improved stability, our
ESN requires no post-training parameter tuning. To this end, we apply the circular law of random matrix to sparse reservoirs to determine a stable and fixed feedback gain. Through the evaluations using Mackey-Glass time-series dataset, the proposed ESN performs successful inference without post parameter tuning.
キーワード (和) エコーステートネットワーク / リザバーコンピューティング / リカレントニューラルネットワーク / MOSFET / クロスバアレイ / / /  
(英) echo state network / reservoir computing / recurrent neural network / MOSFET / crossbar array / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 443, VLD2019-118, pp. 139-144, 2020年3月.
資料番号 VLD2019-118 
発行日 2020-02-26 (VLD, HWS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード VLD2019-118 HWS2019-91

研究会情報
研究会 HWS VLD  
開催期間 2020-03-04 - 2020-03-07 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) Okinawa Ken Seinen Kaikan 
テーマ(和) システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 
テーマ(英) Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 VLD 
会議コード 2020-03-HWS-VLD 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Tuning-Free Hardware Reservoir Based on MOSFET Crossbar Array for Practical Echo State Network Implementation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) エコーステートネットワーク / echo state network  
キーワード(2)(和/英) リザバーコンピューティング / reservoir computing  
キーワード(3)(和/英) リカレントニューラルネットワーク / recurrent neural network  
キーワード(4)(和/英) MOSFET / MOSFET  
キーワード(5)(和/英) クロスバアレイ / crossbar array  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 久米 祐貴 / Yuki Kume / クメ ユウキ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 辺 松 / Song Bian / ビアン ソン
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 高史 / Takashi Sato / サトウ タカシ
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-03-05 14:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 VLD 
資料番号 VLD2019-118, HWS2019-91 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.443(VLD), no.444(HWS) 
ページ範囲 pp.139-144 
ページ数
発行日 2020-02-26 (VLD, HWS) 


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