主成分分析を実現するΔΣ変調に基づくパルスニューラルネットワークのFPGA実装

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS3-8

グループ名: 【C】平成14年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2002/09/02

タイトル(英語): Hardware Implementation of Pulsed Neural Network Based on Delta-Sigma Modulator for PCA

著者名: 村橋 善光(名古屋大学),馬場 洋一郎(東京大学),道木 慎二(三重大学),大熊 繁(名古屋大学)

著者名(英語): Yoshimitsu Murahashi(Graduate School of Nagoya University),Youichirou Baba(Graduate School of Tokyo University),Shinji Doki(Mie University),Shigeru Okuma(Graduate School of Nagoya University)

キーワード: ΔΣ変調|パルスニューラルネットワーク|Delta-Sigma modulator|Pulsed neural network|Hardware implementation

要約(日本語): ニューラルネットワークにおける並列演算の特徴を最大限に発揮するためには、個々のニューロンをハードウェアに並列実装することが望まれる。大規模なネットワークを構築する場合、パルスで信号を伝達するパルスニューロンモデルはニューロン間の結線が1本のみで済むことから、ハードウェア実装に有利である。

本稿では、以前提案した主成分分析を実現するGHA学習則を組み込んだΔΣ変調に基づくパルスニューラルネットワークをFPGA上に並列実装し、ハードウェア上での動作検証を行なう。また、音声信号を用いた実験により実時間で逐次的に主成分分析が可能であることを示す。

PDFファイルサイズ: 2,618 Kバイト