{"product_id":"ieej-zt083045","title":"同時摂動学習則を用いたSVMのハードウェア設計","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-045\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2008\/03\/19\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Hardware Design of SVM Using Simultaneous Perturbation Method\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e津田 真吾(関西大学),前田 裕(関西大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eShingo Tsuda(Kansai University),Yutaka Maeda(Kansai University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eサポートベクターマシン|同時摂動学習則|VHDL\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e今日、パターン認識のための手法として様々な方法が考え出されている。その中でも非常に優れた学習能力をもつSupport Vector Machine(SVM)に関する研究が盛んに行われている。本研究では、同時摂動を用いたSVMの構成法を提案すると共に、FPGAへの実装を前提にEDAツールを用いてVHDLを記述することによるSVMのハ?ドウェア設計について詳述する。設計した学習機能を有するSVMシステムは目的関数演算部、修正部、乱数発生回路、制御部、RAMで構成されている。このシステムをEDAツールのシミュレータを用いて機能レベルでのシミュレーションを行い、動作を確認した。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,907 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46397416997103,"sku":"IEEJ-ZT083045-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_8695d43f-364d-4772-bbd5-f095e5283417.png?v=1744848351","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt083045","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}