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J-GLOBAL ID：201802236655841081   整理番号：18A1846585

最大2つのエネルギーの閾値回路の計算パワー

Computational Power of Threshold Circuits of Energy at most Two

著者 (5件)： MANIWA Hiroki (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University) ,  OKI Takayuki (Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University) ,  SUZUKI Akira (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University) ,  UCHIZAWA Kei (Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University) ,  ZHOU Xiao (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E101.A  号： 9  ページ： 1431-1439(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 閾値回路Cのエネルギーは,入力割当に対するそれらを出力するゲートの最大数であると定義され,そこでは,最大値はすべての入力割当にわたって取られる。本論文で筆者らは,最大2つでエネルギーの閾値回路の計算パワーを研究した。筆者らは,エネルギー1の閾値回路とエネルギー2の対応物の計算パワーが著しく異なることを示すいくつかの結果を提示した。特に,筆者らはエネルギー1の閾値回路に対する指数関数的サイズを必要とする陽関数を与えたが,丁度2のサイズの閾値回路とエネルギー2により計算可能である。また,筆者らはMOD関数と一般内積関数を検討し,これらの関数がエネルギー1の閾値回路に対して指数関数的サイズを必要とするが,実質的に小さいサイズの閾値回路とエネルギー2により計算可能であることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *エネルギー ,  *閾値 ,  *回路 ,  計算 ,  最大値 ,  内積 ,  指数関数

著者キーワード (5件)： 回路の複雑さ ,  エネルギー計算量 ,  Mod関数 ,  ニューラルネットワーク ,  しきい値回路

分類 (1件)： 半導体集積回路  (NC03162T)

引用文献 (26件)：

• [1] D. Attwell and S.B. Laughlin, “An energy budget for signaling in the gray matter of the brain,” J. Cereb. Blood Flow Metab., vol.21, no.10, pp.1133-1145, 2001. 10.1097/00004647-200110000-00001
• [2] P. Földiák and M.P. Young, “Sparse coding in the primate cortex,” in The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, 1064-1068, 2002.
• [3] Y. He, K. Kavukcuoglu, Y. Wang, A. Szlam and Y. Qi, “Unsupervised feature learning by deep sparse coding,” Proc. SIAM International Conference on Data Mining 2014, pp.902-910, 2014. 10.1137/1.9781611973440.103
• [4] D.M. Kane and R. Williams, “Super-linear gate and super-quadratic wire lower bounds for depth-two and depth-three threshold circuits,” Proc. 46th Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC2016), pp.633-643, 2016. 10.1145/2897518.2897636
• [5] Q.V. Le, M. Ranzato, R. Monga, M. Devin, K. Chen, G.S. Corrado, J. Dean and A.Y. Ng, “Building high-level features using large scale unsupervised learning,” Proc. 29th International Conference in Machine Learning, pp.81-88, 2011.

タイトルに関連する用語 (4件)： エネルギー ,  閾値 ,  計算 ,  パワー