FPGAを用いたニューラルネットワークの実現

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-095

グループ名: 【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集

発行日: 2001/03/21

タイトル(英語): Implementation of Artificial Neural Network by means of FPGAs(Field-Programmable Gate Arrays)

著者名: 佐々木 博司(広島大学),中島 寛明(広島大学),久保川 淳司(広島大学)

著者名(英語): Hiroshi Sasaki(Hiroshima University),Hiroaki Nakashima(Hiroshima University),Junji Kubokawa(Hiroshima University)

キーワード: Hopfield型ニューラルネットワーク|組合せ最適化問題|ディジタル回路|FPGA|Verilog-HDL

要約(日本語): 電力系統の運用計画では、発電機起動停止計画の策定など組合せ最適化問題を解くことに帰着される問題が多い。しかし、その多くはNP困難な問題であり、膨大な計算量が必要となる。そこでニューラルネットワークの組合せ最適化問題への有効性から様々な研究が行われてきた。しかしながら、このニューラルネットワークでも問題の大規模化により求解時間が増大してしまうという問題が生じる。この問題を解決するためにネットワークの並列化などに変わって実際にモデルをハードウェア化するといった研究が行われた。本研究では、ディジタル回路であるFPGAを用いてHopfieldニューラルネットワークを設計し、評価しようとするものである。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 165 Kバイト