| 研究課題/領域番号 |
16K00344
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 関西大学 |
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研究代表者 |
肥川 宏臣 関西大学, システム理工学部, 教授 (10244154)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 自己組織化マップ / ハードゥエア / パルス信号 / 機械学習 / ベクトル量子化 / ニューラルネットワーク / FPGA / 周波数同期ループ / ハードウェア実装 / 疑似好奇心 / ハードウェア自己組織化マップ / 学習アルゴリズム / 周波数変調パルス / 勝者検索回路 / 周波数変調信号 / ハードウェアSOM / WTANN / ソフトコンピューティング / 自己組織化 / 回路とシステム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，脳を模倣した自己組織化マップ（SOM） の開発を行った．脳内ではニューロン間でパルス信号の情報をやり取りすることで情報を伝達を行う．また，好奇心により様々な知識を身につけようとする性質がある．上記，2点に着目してを模倣したSOMの研究を行った．
前者については，パルス信号によりニューロン間の情報伝達を行い，必要な計算もパルス信号で行うSOM専用のハードウェア（電子回路）の開発を行った．後者については，良く知らない情報が入力された場合には強い学習を行い，知っている情報の入力に対しては弱い学習を行う機能を導入することで，新しい情報を積極的に取り込む機能を実現した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
自己組織化マップは，画像圧縮や大量のデータの分析などに使われるニューラルネットワークの一種である．専用ハードウェアを開発することで，高性能なコンピュータを使わずに高速なデータ処理が可能となる．また，パルス駆動のハードウェア開発を通して，従来通信関係の回路で使われてきた回路（周波数同期ループ）をニューロンの演算に使用するという，学術的に意義のある研究となった．そして，人間の脳を模倣することでより高性能な処理ができるようになった．今後，脳を模倣する SOM の動作を観察することで人間の脳の働きを解明するツールとしての可能性がある．
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