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高位記述言語によるニューラルネットワークの設計と評価

研究課題

研究課題/領域番号 08680364
研究種目

基盤研究(C)

配分区分補助金
応募区分一般
研究分野 計算機科学
研究機関大阪大学

研究代表者

西川 清史  大阪大学, 基礎工学部, 教授 (10252636)

研究分担者 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)
研究期間 (年度) 1996
研究課題ステータス 完了 (1996年度)
配分額 *注記
1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
1996年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
キーワード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
研究概要

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。

報告書

(1件)
  • 1996 実績報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (4件)

  • [文献書誌] Nobuo Funabiki: "A binary neural network approach for satellite broadcast scheduling problems." to appear in IEEE Transactions on Neural Networks.

    • 関連する報告書
      1996 実績報告書
  • [文献書誌] Nobuo Funabiki: "A maximum neural network approach for N-queens problems." to appear in Biological Cybernetics.

    • 関連する報告書
      1996 実績報告書
  • [文献書誌] Nobuo Funabiki: "A binary neural network approach for net assignment problems." Proceedings of the International Conference on Neural Networks. Jun.2188-2193 (1996)

    • 関連する報告書
      1996 実績報告書
  • [文献書誌] Nobuo Funabiki: "A binary neural network approach for max cut problems." Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing. Sept.631-635 (1996)

    • 関連する報告書
      1996 実績報告書

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公開日: 1996-04-01   更新日: 2016-04-21  

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