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J-GLOBAL ID：201102274149768281   整理番号：11A1354154

ハードウェア化のための乗算器が不要なパルスニューロンモデル

A Pulsed Neuron Model for Hardware Implementation without Multiplier

著者 (5件)： 細井勇佑 (熊本高専) ,  松尾和典 (熊本高専) ,  黒川憲宏 (テクノデザイン) ,  山本博康 (テクノデザイン) ,  本木実 (熊本高専)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 157(NC2011 20-44)  ページ： 87-92  発行年： 2011年07月18日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ニューラルネットの実応答時間の改善を行うためにハードウェア化を行う必要がある。ハードウェア化のために,岩田らはパルスニューロンモデルを提案しており,実行過程において乗算器を用いずに回路規模を抑えて実現されている。しかし,学習過程においては乗算器が用いられているので,ある程度の回路規模が必要とされていた。そこで本稿では,ハードウェア化に際して乗算器を用いないパルスニューロンモデルの学習手法を提案する。さらに,計算機シミュレーションにて提案手法の動作を確認したので報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *改変 ,  規則 ,  ニューロン ,  *パターン認識
準シソーラス用語： *ハードウェア化 ,  パルスニューラルネットワーク ,  学習則

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (4件)：

• 森江隆. artificial Neural Network LSIの設計法. 神経回路学会誌. 2003, 10, 2, 68-76
• 黒柳奨. パルスニューロンモデルのための教師あり学習則. NC, ニューロコンピューティング. 1998, 97, 95-102
• 山田樹一. ニューロンモデルに存在する双対性を利用したニューラルネットワークのための教師あり学習手法. 電子情報通信学会論文誌(D-II). 2004, J87, 2, 399-406
• RIEDMILLER, M. A direct adaptive method for faster backpropagation learning : the RPROP algorithm. Proceedings of the International Conference on Neural Network, 1993. 1993, 1, 586-591

タイトルに関連する用語 (4件)： ハードウェア化 ,  乗算器 ,  パルス ,  ニューロンモデル