講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-03-28 15:20
デジタルスパイクニューロンの学習とそのハードウェア化 ○橋本 昇・鳥飼弘幸(阪大) NLP2007-177 |
抄録 |
(和) |
デジタルスパイクニューロン(DSN)はシフトレジスタの結合系であり, レジスタ間の結合を繋ぎかえることによって特性を変化させることができる. つまり, パラメータの動的更新が簡単に行えることからハードウェア化が容易だといえる. 本稿では, 特にデジタルスパイクニューロン(DSN)の学習アルゴリズムに着目し, この学習アルゴリズムをハードウェアで実装するための基礎的な結果を示す. さらに実際にFPGAを用いて動作確認を行う. |
(英) |
The Digital Spiking Neuron is a wired system of shift registers and changes its properties by adjusting the wirings among the registers. In other words, it can easily update its parameter values dynamically, so we propose that we can implement the neuron model on hardware.
In this paper, we focus on a learning algorithm for the neuron model, and show some basic results to implement the algorithm by a hardware description language (HDL). In addition, we show experimental measurements by using a field programmable gate array (FPGA). |
キーワード |
(和) |
デジタルスパイクニューロン / FPGA / 学習 / HDL / / / / |
(英) |
Digital spiking neuron / FPGA / Learning / HDL / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 561, NLP2007-177, pp. 61-66, 2008年3月. |
資料番号 |
NLP2007-177 |
発行日 |
2008-03-21 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLP2007-177 |