1bit信号処理で構成されたΔΣ変調に基づくパスルニューラルネットワークのBP学習則による評価

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-038

グループ名: 【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集

発行日: 2002/03/26

タイトル(英語): An Evaluation of Pulsed Neural Netwaork based on Delta-Sigma Modulation by BP Learning

著者名: 廣瀬 裕哉(三重大学),道木 慎二(三重大学),石田 宗秋(三重大学)

著者名(英語): Yuya Hirose(Department of Engineering,Mie University),Shinji Doki(Department of Engineering,Mie University),Muneaki Ishida(Department of Engineering,Mie University)

キーワード: パルスニューラルネットワーク|パルスニューロン|BP学習|ΔΣ変調

要約(日本語): ニューラルネットワークは多数のニューロンの並列演算によって高速な信号処理が実現されている。しかし実用化されているニューラルネットワークの多くは，ソフトウェア上での直列演算処理によって動作している。そのため大規模化の際には処理速度に限界が生じてしまう。そこでニューラルネットワークの大規模化かつ高速処理化を実現するためには，並列演算処理可能な専用ハードウェアが必要であろう。我々はこれまでにハードウェア化を念頭に?Σ変調に基づくパルスニューラルネットワーク（以下DSM-PNN）を提案してきた。今回はDSM-PNNの可性能を調査するため，ニューラルネットワークの学習則としては最も多く用いられているBP学習則を例にその評価を行った。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 303 Kバイト