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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-07 14:10 遺伝的アルゴリズムを用いたSpiking Neural Networkの効率的学習とFPGAアクセラレータによる高速化 ○渡邉大樹・佐藤幸紀（豊橋技科大）  RECONF2022-26 |
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| 抄録 | （和） | Spiking Neural Network（SNN）は，ニューロモーフィック・アーキテクチャの有望なモデルの一つである．この SNN について遺伝的アルゴリズムを用いる学習法が提案されている．これにより，重みのパラメータの調整に加えてネットワークのノードやエッジの追加・削除といった最適化が可能となる．本論文では，SNN を遺伝的アルゴリズムで学習させる際の高速化手法として，並列化や部分的な C 言語による実装，ハードウェアアクセラレーションについて提案する．SNN の動作シミュレート部における並列化や C 言語実装による高速化を達成し，C 言語実装を基にした高位合成による FPGA 実装も実現した． |
| （英） | Spiking Neural Network (SNN) is one of the promising models of neuromorphic architecture. A learning method using a genetic algorithm is proposed for this SNN. This method enables optimization by adding and removing nodes and edges in the network, in addition to adjusting the weight parameters. In this paper, we propose parallelization, partial C implementation, and hardware acceleration methods for accelerating the training of SNNs with genetic algorithms. We also implement an FPGA using high-level synthesis based on the C language implementation. | |
| キーワード | （和） | FPGA / スパイキングニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ハードウェアアクセラレーショ ン / ニューロモーフィックコンピューティング / 倒立振子制御 / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 174, RECONF2022-26, pp. 1-6, 2022年9月. | |
| 資料番号 | RECONF2022-26 | |
| 発行日 | 2022-08-31 (RECONF) | |
| ISSN | 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2022-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2022-09-07 - 2022-09-08 |
| 開催地（和） | emCAMPUS STUDIO（豊橋） |
| 開催地（英） | emCAMPUS STUDIO |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2022-09-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 遺伝的アルゴリズムを用いたSpiking Neural Networkの効率的学習とFPGAアクセラレータによる高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Learning of Spiking Neural Networks with Genetic Algorithm and its FPGA Acceleration |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | FPGA / |
| キーワード(2)（和/英） | スパイキングニューラルネットワーク / |
| キーワード(3)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / |
| キーワード(4)（和/英） | ハードウェアアクセラレーショ ン / |
| キーワード(5)（和/英） | ニューロモーフィックコンピューティング / |
| キーワード(6)（和/英） | 倒立振子制御 / |
| 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） | 渡邉 大樹 / Taiki Watanabe / |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 幸紀 / Yukinori Sato / |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-07 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2022-26 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.174 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-08-31 (RECONF) |
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