400ニューロンカオスニューロコンピュータプロトタイプとその応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-6

グループ名: 【C】平成16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: 2004/09/02

タイトル(英語): 400-Neuron Chaotic Neuro-Computer Proto-Type and Its Applications

著者名: 堀尾 喜彦(東京電機大学),奥野 孝英(東京電機大学),森 光司(東京電機大学)

著者名(英語): Yoshihiko Horio(Tokyo Denki University),Takahide Okuno(Tokyo Denki University),Kouji Mori(Tokyo Denki University)

キーワード: カオスニューラルネットワーク|アナログディジタル混成システム|実数コンピューティング|動的連想記憶|組み合わせ最適化問題|Chaotic Neural Networks|Mixed Analog/Digital System|Real Number Computation|Daynamical Associative Memory|Combinatorial Optimization Problems

要約(日本語): スイッチト・キャパシタカオスニューロンICとディジタルシナプスICからなるチップセットを用いて、400ニューロンを16000シナプスで完全結合したカオスニューロコンピュータのプロトタイプシステムを構築する。その際、階層性を持ち拡張性があるシステム構成を提案すると共に、これを実装する際に必要となる特殊なバスアーキテクチャを提案する。次に、構築したシステム上に動的連想記憶を実現し、そのカオス的なメモリサーチダイナミクスを観測する。さらに、このダイナミクスを組み合わせ最適化問題の難問の一つである二次割り当て問題の解法に応用し、カオス的探索（カオス的遍歴）の有用性を示す。これらの実験を通して、連続値という意味で実数が扱いうるアナログ電子回路による新しい実数演算の可能性を探る。

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