特許

J-GLOBAL ID：200903007695989822

ニューラルネットワーク装置

発明者： 岡本 冬樹
出願人/特許権者： 日本電気株式会社
代理人 (1件)： 京本 直樹 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-038254
公開番号（公開出願番号）：特開平8-235144
出願日： 1995年02月27日
公開日（公表日）： 1996年09月13日
要約：

【要約】【目的】 デルタ則を使用したニューラルネットワーク装置において、不要なシナプス結合を弱くする回路を設けて不要な電流を除くことのできるシナプスセルを有し低消費電力なニューラルネットワーク装置を実現する。【構成】新しい学習則であるΔWij=ε(Ti -Oi )Ij -(1/τ)・Wij(1-Ij )(ε,τ>0)の第2項に対応するギルバートの乗算器106を導入したことにより、従来のデルタ則で、意味の無いシナプス結合が生き残るという欠点を改良することができる。

請求項（抜粋）：

デルタ則により支配されるシナプス結合により構成されるニューラルネットワーク装置において、シナプス荷重値をデジタル値で記憶するシナプス荷重値メモリと、前記シナプス荷重値メモリの出力値をアナログ値に変換するDA変換器と、このDA変換器の出力とデルタ信号とを入力するセレクタと、前記セレクタの出力と入力信号とを入力とする第1の乗算器と、前記入力信号の反転を出力するインバータと、前記インバータの出力と前記DA変換器の出力とを入力とする第2の乗算器と、前記第1の乗算器の出力と前記第2の乗算器の出力とを減算する電流モード減算器と、前記電流モード減算器の出力を入力として前記シナプス荷重値メモリに記憶したシナプス荷重値を更新するシナプス荷重値更新器とから構成されるシナプスセルを有し、前記シナプス結合に前記デルタ則とは無関係なシナプス結合が生じないことを特徴とするニューラルネットワーク装置。