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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-06 16:00 スパースバイナリーニューラルネットワークの動作解析 ○野中洋樹・齋藤利通（法政大）  CAS2023-45 NLP2023-44 |
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| 抄録 | （和） | シグナム活性化関数とスパースバイナリー結合によって特徴づけられる単純なリカレントニューラルネットワークについて考察する. 動作は 2 値状態変数の差分方程式で記述され, 結合パラメータを変えることで様々な 2 値ベクトルのシフト型の周期軌道を生成する. このネットワークは精密な解析と FPGA を用いたハードウェア実装に適している. 8 次元の場合の精密な数値解析を行うことで, 周期軌道の数と安定性を明らかにした. また, このネットワークにおいて, 典型的なシフト型の周期軌道の生成を保証する簡単なパラメータの設定方法を提案する. FPGA を用いた簡素なハードウェアを提案し, 典型的周期軌道を実験によって確認する. このハードウェアはスイッチング回路や歩行ロボットの制御信号を含む工学的応用のための基礎となる. |
| （英） | This paper studies periodic orbits in a dynamic binary neural network constructed by the signum activation function and sparse binary connection. Depending on the parameters, the network exhibits a variety of rotation-type periodic orbits of binary vectors. The network is well suited for precise analysis and FPGA based hardware implementation. Performing precise analysis in 8-dimensional cases, we have clarified the number and stability of the periodic orbits. Presenting a simple FPGA based hardware prototype, typical periodic orbits are confirmed experimentally. The hardware will be developed into engineering applications including control systems of switching circuits and walking robots. | |
| キーワード | （和） | リカレントニューラルネットワーク / バイナリーニューラルネットワーク / 周期軌道 / 安定性 / FPGA / / / |
| （英） | reccurent neural networks / binary neural networks / periodic orbits / stability / FPGA / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 203, NLP2023-44, pp. 66-69, 2023年10月. | |
| 資料番号 | NLP2023-44 | |
| 発行日 | 2023-09-29 (CAS, 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 | CAS2023-45 NLP2023-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2023-10-06 - 2023-10-07 |
| 開催地（和） | ワークプラザ岐阜 |
| 開催地（英） | Work plaza Gifu |
| テーマ（和） | CAS, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | CAS, NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2023-10-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパースバイナリーニューラルネットワークの動作解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Operaton analysis in sparse binary neural networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / reccurent neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | バイナリーニューラルネットワーク / binary neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | 周期軌道 / periodic orbits |
| キーワード(4)（和/英） | 安定性 / stability |
| キーワード(5)（和/英） | FPGA / FPGA |
| 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） | 野中 洋樹 / Hiroki Nonaka / ノナカ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) HOSEI University (略称： HU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齋藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) HOSEI University (略称： HU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-06 16:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2023-45, NLP2023-44 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.202(CAS), no.203(NLP) |
| ページ範囲 | pp.66-69 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-09-29 (CAS, NLP) |
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