シグモイド関数を用いたブロック構造ニューラルネットワークのハードウェア実装

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-7

グループ名: 【C】平成25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: 2013/09/04

タイトル(英語): An Hardware Implementation of Block-Based Neural Networks Using Sigmoid Function

著者名: 小島 和基(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Kazuki Kojima(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: ニューラルネットワーク|ブロック構造|シグモイド関数|遺伝的アルゴリズム|Neural Network|Block-Based Structure|Sigmoid Function|Genetic Algorithm

要約(日本語): 本研究では，基本ブロックの出力関数にシグモイド関数を導入したBBNNを提案する。シグモイド関数を用いることによって，BBNNが本来のニューラルネットワークに近い振る舞いすることとなり，学習の効率化などが期待できる。また，シグモイド関数のディジタルハードウェア実装のために，乱数を使用した近似計算法を考案する。この近似計算法により，従来のメモリ参照表に比べて，FPGA のリソースの削減が期待できる。

PDFファイルサイズ: 2,012 Kバイト