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同時摂動最適化法を用いた、学習機能を有するニューラルネットワークのField Programmable Gate Array(以下、FPGA)での実現を目指して、ハードウェア記述言語(VHDL)での設計を行った。VHDLを用いて、同時摂動を用いた学習機能を持つニューラルネットワークシステムの基本設計を完成した。さらに、論理合成、配置配線を行い、FPGAへの実装を行い学習機能を有するニューラルネットワークシステムを試作した。
●同時摂動を用いたサポートベクターマシン(SVM)のVHDLによる設計。
昨年度の研究で完成した、提案するSVMシステム全体の基本設計を確認し、各部の機能レベルでの動作確認を行うと共に、FPGA実装上の問題点の検討と修正を行った。
●SVMシステムの論理合成と配置配線。
論理合成と配置配線を行い、FPGAへの実装を行った。
●例題の設定と実行。
シミューレーションレベルで、ベンチマーク問題として知られるアイリスの分類問題を用い、システム全体の動作を確認した。さらに、FPGAに実装されているSVMシステム上でも、同様の結果が得られることを確認した。
●Field Programmable Analog Array(以下、FPAA)によるニューラルネットワークの実現。
FPAAを用いた学習機能を有するニューラルネットワークの実現に関して、パルスニューロンの学習について、その基本回路設計を行った。
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