2008 Fiscal Year Annual Research Report
大規模結合高次アクティブシリコンニューロンの試作による人工ブレインの構成的研究
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19656094
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
中島 康治 Tohoku University, 電気通信研究所, 教授 (60125622)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 茂雄 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10282013)
早川 吉弘 東北大学, 電気通信研究所, 助教 (20250847)
小野美 武 東北大学, 電気通信研究所, 助教 (70312676)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 超伝導集積回路 / 最適化問題 / 連想記憶 / ジョセフソン接合 |
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| Research Abstract |
昨年度はジョセフソン接合の基本方程式とニューラルネットワークの結合の式を組み合わせて擬似的な逆関数遅延ニューラルネットワークを構成して数値解析を行った。これにより、少数ユニットの構成で極小値からの脱出と最小値への収束を確認した。しかし、ジョセフソン接合の非線形インダクタンスによるヒステリシスを利用した逆関数遅延ニューラルネットワークに関しては動作の安定性の面で難しいことが判明した。このため今後ジョセフソン接合の基本方程式に代えて結合SQUID系とニューラルネットワークの式を組み合わせて擬似的な逆関数遅延ニューラルネットワークを構成し、その数値解析を継続して行い、パラメーターの依存性を導出している。これにより、多数ユニットの構成で極小値からの脱出と最小値への収束を検証する。負性抵抗によるヒステリシスと非線形インダクタンスによるヒステリシスの違いについては回路動作の安定性の面で違いがあることが認められ、情報処理への影響について原理的観点からの解明をさらに進める。現在、結合SQUID系のヒステリシスに置き換えてネットワークを構成し、NP完全問題として4クイーン問題の最適化問題例について計算を実行中である。これによりオリジナルな逆関数遅延ニューラルネットワークの結果との比較を進めてその違いを明確にする予定である。この結果に基づいて、異なるヒステリシス間の振る舞いの違いをより明確にし、より情報処理に適した効果を抽出する検討を行っており今後も続行する予定である。
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