Project/Area Number |
08680364
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Research Field |
計算機科学
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
西川 清史 大阪大学, 基礎工学部, 教授 (10252636)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北道 淳司 大阪大学, 基礎工学部, 助手 (20234271)
舩曵 信生 大阪大学, 基礎工学部, 助教授 (70263225)
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Project Period (FY) |
1996
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 1996)
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Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 1996: ¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
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Keywords | ニューラルネットワーク / 最適化問題 / 高位記述言語 / N-クイーン問題 |
Research Abstract |
1.ニューラルネットワークモデルの検討 ニューラルネットワークによる並列アルゴリズムの例題として、衛星通信チャンネル割り当て問題、N-Queens問題、ネットワーク割り当て問題、グラフのマックスカット問題等の最適化問題を選び、これをハード化するためのニューラルネットワークモデルを提案した。特に、N-Queens問題について、ニューロン単体機能とニューロン間結合機能を定め、それぞれについてハード化に必要なデータタイプ(実現するレジスタのビット数など)やアーキテクチャ(データ転送方式など)を決定した。 2.高位記述言語によるニューラルネットワーク設計 ニューロン単体とそれらを結合するネットワークについて、それぞれ我々が既に開発している代数的記述言語(ASL)などを用いてトップダウン設計を行った。さらに、C言語で表現した回路を変換して、動作シミュレータ及び回路記述言語SFL(NTT開発)へ入力して、動作シミュレータにより、記述されたニューラルネットワークの性能評価を行い、またSFL用のパルテノンを利用して、回路規模の評価等を行った。 3.ニューラルネットワーク設計と実現性評価 設計例題として、N-Queens問題についてCADを用いて回路合成を行い、本手法の有効性と実現性を評価した。回路規模については、アルゴリズムのソフトウエアによる実現と比較して、同等の資源利用率(ソフトにおけるメモリ使用,ハードにおけるゲート数など)で実現できることを示した。また、計算時間のオーダをn^3からnまで短縮できることを示し、本手法の有効性を示した。
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