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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-24 11:35 カオス2値系列を用いた Stochastic Computing の一検討 ○多賀舜哉・常田明夫（熊本大）  NLP2022-59 |
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| 抄録 | （和） | Stochastic Computing (SC) においては，ランダムビット列中の 1 の存在確率によって数値を表現し，論理ゲートにより乗算等を実現する．例えば，乗算は 1 つの AND ゲートで実現可能で，通常の演算手法よりも回路面積や消費電力を低減でき，また，エラー許容度の面でも優れている．しかし，確率で数値を表現するため，演算精度を上げようとすると，より長いビット列が必要となり，演算の精度と時間の間にトレードオフが存在する。本稿では，SCに用いるランダムビット列として，カオス 2 値系列を利用した場合の SC 乗算について検討する． |
| （英） | In stochastic computing (SC)，numerical values are represented by the probability of 1’s in a random bit sequence．In SC，multiplication and other arithmetic operations are realized using few logic gates. For example, multiplication canbe realized with a signal AND gate，which makes it possible to reduces circuit area and power consumption compared to conventional arithmetic methods．Also，SC circuits are superior in terms of error tolerance．However，a longer bit stream is required to enhance the precision，that is，there is a tradeoff between precision and computation time．In this paper，we examine SC multiplocation using chaotic binary sequences as random bit sequences for SC． | |
| キーワード | （和） | ストカスティックコンピューティング / カオス2値系列 / 自己相関関数 / / / / / |
| （英） | Stochastic Computing / chaos binary random sequence / auto-correlation function / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 280, NLP2022-59, pp. 13-16, 2022年11月. | |
| 資料番号 | NLP2022-59 | |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | NLP2022-59 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2022-11-24 - 2022-11-25 |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-11-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | カオス2値系列を用いた Stochastic Computing の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Stochastic Computing Using Chaotic Binary Sequences |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ストカスティックコンピューティング / Stochastic Computing |
| キーワード(2)（和/英） | カオス2値系列 / chaos binary random sequence |
| キーワード(3)（和/英） | 自己相関関数 / auto-correlation function |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 多賀 舜哉 / Shun-ya Taga / タガ シュンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 常田 明夫 / Akio Tsuneda / ツネダ アキオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-24 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2022-59 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.13-16 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
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