| 研究課題/領域番号 |
15K12110
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
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| 研究分担者 |
鈴木 秀幸 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (60334257)
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (90432955)
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| 研究協力者 |
山口 正登志 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科
加藤 孝史 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科
王 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科
上ノ原 誠二 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科
川島 一朗 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ソフトコンピューティング / ニューラルネットワーク / 電子デバイス・機器 / 集積回路 / 深層学習 / 機械学習 / カオスボルツマンマシン |
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| 研究成果の概要 |
ボルツマンマシンは機械学習における重要な確率的モデルであるが，それを決定論的カオスを用いて実現するカオスボルツマンマシン（CBM）が提案されている．これをディジタル・アナログ両方式での集積回路実装によりその性能を評価し，深層学習ハードウェアに適用可能な回路設計技術を開発した．
モデルで用いられる指数関数の実現法として，アナログ方式ではMOSFETのsubthreshold領域特性を利用することを，ディジタル方式ではビットシフトを用いることを考案し，実チップにより動作を確認した．ディジタル方式では100ニューロン回路を構成して，最大カット問題に適用して最適解を出力できることを確認した．
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