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自己組織型学習アルゴリズムの一つである主成分分析を行う学習回路をパルス密度方式のディジタル回路で設計し、FPGA(Field Programmable Gate Array)上に実装し、実時間で動作することを確認した。実装したアルゴリズムは、Sangerによって提案された離散時間型オンライン学習アルゴリズムを連続時間型の修正したもので、微分方程式で記述された連続かつ実時間型学習アルゴリズムである。
2つのマイクロファン入力と2つのスピーカ出力をもつ小規模な回路を構成して実験を行った。その結果、
1.2つのマイクロファンの前にある音源の出力が、学習によって一つのスピーカのみから出力されるようになること、
2.そのとき、2つのマイクロファンから音を出力しているスピーカへの結合係数が音源の方向ベクトルに一致していること、
3.音源の移動に伴い、結合係数のベクトル方向が実時間で音源を捉え続けること、
4.複数の音源がある場合には、2つ目のスピーカに第2主成分に相当する出力が現れること、が確認できた。
今後、他の自己組織型学習回路へ回路を発展させる計画である。
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