階層型のパルス形ハードウェアニューラルネットワークに対する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT19091

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2019/12/18

タイトル(英語): A Study on Hierarchical Pulse-Type Hardware Neural Networks

著者名: 宇佐見 雄(日本大学),黒澤 実花(日本大学),佐々木 拓郎(日本大学),森下 克幸(日本大学),小原 正也(日本大学),武井 裕樹(日本大学),齊藤 健(日本大学)

著者名(英語): Yu Usami(College of Science and Technology,Nihon University),Mika Kurosawa(Graduate School of Science and Technology,Nihon University),Takuro Sasaki(Graduate School of Science and Technology,Nihon University),Katsuyuki Morishita(Graduate School of Science and Technology,Nihon University),Masaya Ohara(Graduate School of Science and Technology,Nihon University),Yuki Takei(Graduate School of Science and Technology,Nihon University),Ken Saito(College of Science and Technology,Nihon University)

キーワード: 階層型|パルス形ハードウェアニューラルネットワーク|識別モデル|パーセプトロン|Hierarchical|Pulse-Type Hardware Neural Networks|Discriminative Model|Perceptron

要約(日本語): 識別モデルを小型機器に実装したエッジ処理について研究が行われている。本論文では，単純なパターンを識別可能な階層型のパルス形ハードウェアニューラルネットワークについて検討を行った。ネットワークのシナプス荷重は，コンピュータプログラムによる3層パーセプトロンで学習した結果を用いた。その結果，提案するモデルは入力したパターンに応じて，出力パルスの周波数を変化することを明らかにしたので報告する。

要約(英語): In this paper, we investigated a hierarchical pulse-type hardware neural networks that can discriminate simple patterns. The result of a three-layer perceptron by a computer program used as the synaptic weight. As a result, we clarified that the proposed model changes the frequency of the output pulse according to the input pattern.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 985 Kバイト