研究課題
基盤研究(C)
神経振動子を含めたニューラルネットワークのハードウェアによる実現は、ディジタルコンピュータによる計算手法に対し、新しい知的な計算機構の構築という観点から重要な課題である。この研究では、FPGAあるいはFPAAを用いて神経振動子を実現することを前提に、神経振動子の発振の制御への同時摂動最適化法の導入について検証を行った。また、各種ニューラルネットワークのハードウェア実現についても検討した。同時摂動を用いた神経振動子の学習に関する検討を行い、所望の周期でパルスが発生するように神経振動子内のパラメータを同時摂動法で逐次的に求める手法を提案した。さらに、このような学習機能を持つ神経振動子のMatLab上での動作確認を行った。つぎに、FPGAでの実現とFPAAでの実現に分けて、学習機能を有する神経振動子のハードウェア化を行った。FPGAへの実装では、MatLabのsimulink上で試作された神経振動子をsignal master上で実現し、学習機能を含めて、その動作を確認した。さらに、FPGAへの実装を行い、その動作確認を行った。その結果、学習により、所望する周期にパルスが発生する神経振動子システムが完成した。FPAAによる実装の試みでは、基本設計を行いその動作をシミュレーションにより確認した。さらに、各部の動作をFPAA上で実現し動作の確認を行った。アナログシステムによる神経振動子の動作について確認した。荷重部の設定を変えることで発振周期が変化するアナログシステムによる神経振動子の動作について確認した。学習機能を含めたFPAA化については継続して検討する。さらに、ホップフィールドニューラルネットワークおよび双方向連想メモリのようなリカレント型のニューラルネットワークに関しても、同時摂動学習則による、学習機能を有したハードウェアシステムを試作した。
すべて 2005 2004
すべて 雑誌論文 (6件)
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