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  1. B200 工学部/工学研究科
  2. B200a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

ΔΣ 変調に基づくパルスニューラルネットワークによるBP学習の実現とそのハードウェア実装

http://hdl.handle.net/2237/12707
http://hdl.handle.net/2237/12707
7635d0b3-70fa-4c75-b62b-d1b729b4a49b
名前 / ファイル ライセンス アクション
j88-d2_4_778.pdf j88-d2_4_778.pdf (1.7 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2010-02-19
タイトル
タイトル ΔΣ 変調に基づくパルスニューラルネットワークによるBP学習の実現とそのハードウェア実装
言語 ja
その他のタイトル
その他のタイトル Realization of Back Propagation Learning for Pulsed Neural Networks Based on Delta-Sigma Modulation and Its Hardware Implementation
言語 en
著者 奥田, 忠義

× 奥田, 忠義

WEKO 32677

ja 奥田, 忠義

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道木, 慎二

× 道木, 慎二

WEKO 32678

ja 道木, 慎二

Search repository
石田, 宗秋

× 石田, 宗秋

WEKO 32679

ja 石田, 宗秋

Search repository
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利
言語 en
権利情報 Copyright 2005 IEICE
キーワード
主題Scheme Other
主題 ΔΣ変調
キーワード
主題Scheme Other
主題 パルスニューラルネットワーク
キーワード
主題Scheme Other
主題 ハードウェア実装
キーワード
主題Scheme Other
主題 BP学習
抄録
内容記述 ニューラルネットワーク本来の並列処理をいかした高速処理を実現するためには,個々のニューロンをハードウェアに実装し並列動作させることが肝要である.ニューラルネットワークのハードウェア実現手段として,筆者らもこれまでに実装に適した"ΔΣ 変調に基づくパルスニューラルネットワーク(以下,DSM-PNN)"を提案してきた.DSM-PNNはニューロン間の信号伝達が1本で済み,かつパルス生成法が ΔΣ 変調に基づくため,小規模で高精度な信号処理が可能である.これまでに,線形ニューロンを用いた学習に対しての有効性が確認されている.本論文では,ニューロンの非線形演算を伴うBP学習を実現するDSM-PNNについて検討を行う.非線形な活性化関数については,ΔΣ 変調に基づき構成する手法を提案する.更に,提案する活性化関数を用いてDSM-PNNをハードウェア上に構成し,BP学習を実現することで有効性を示す.
言語 ja
内容記述タイプ Abstract
出版者
言語 ja
出版者 電子情報通信学会
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.ieice.org/jpn/trans_online/index.html
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0915-1923
書誌情報 ja : 電子情報通信学会論文誌

巻 J88-D-II, 号 4, p. 778-788, 発行日 2005-04-01
フォーマット
application/pdf
著者版フラグ
値 publisher
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/12707
識別子タイプ HDL
URI
識別子 http://www.ieice.org/jpn/trans_online/index.html
識別子タイプ URI
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Ver.1 2021-03-01 10:28:08.970242
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