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講演抄録/キーワード
講演名 2018-01-27 14:25
SAMスパイキングニューラルネットのFPGA実装に関する検討
本木 実松尾和典新谷洋人熊本高専
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抄録 (和) 本稿では,SAMスパイグニューラルネットのFPGA実装における設計及び回路規模に関する実験について報告する.我々が既に提案しているSAMニューロンモデルに対する教師あり学習則は乗算器が不要な構成が可能なため,FPGAでの実装において「オンチップ学習」の構成が可能であると考えられる.設計において,IntelのQuartus Primeにて論理合成を行ったところ,乗算器の使用なしでの構成を確認することができた.3次関数近似タスクに対して,中間層ニューロン数を変化させた時の回路規模とタスクの性能について調査した
結果,中間層ニューロン数に線形に比例したロジックエレメント数が必要となることが
明らかとなった.また,3次関数近似タスクとしての性能は,ネットワーク構成が5:30:5の時にRMS誤差が0.025以下まで小さくできる性能であった. 
(英) his paper describes a design for FPGA implementation of SAM spiking neural network and experimental results of circuit resource and non-linear function approximation performances. We have already proposed a supervised training algorithm for the SAM neuron model. The algorithm has a characteristic which allows multiplierless structure, therefore, the implementation of the SAM neural network into FPGAs can be achieved as ``on-chip learning''. We confirmed that the model was able to be multiplierless structure by the logic synthesis using Quartus Prime Lite. Moreover, we inspected that circuit scales and performances of the task of 3rd degree polynomial function approximation when varying the number of the hidden neurons. As the result, it was clarified that the number of the logic elements which proportions to the number of the hidden neurons was required. In addition, the SAM network achieved a performance that RMS error was less than 0.025 when the network structure was 5:30:5.
キーワード (和) スパイキングニューラルネット / SAMニューロンモデル / 教師あり学習 / FPGA / オンチップ学習 / 関数近似 / /  
(英) spiking neural network / SAM neuron model / supervised learning / FPGA / on-chip learning / function approximation / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 417, NC2017-65, pp. 89-94, 2018年1月.
資料番号 NC2017-65 
発行日 2018-01-19 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MBE NC NLP  
開催期間 2018-01-26 - 2018-01-27 
開催地(和) 九州工業大学 
開催地(英) Kyushu Institute of Technology 
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化, ME,一般 
テーマ(英) ME, generalImplementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2018-01-MBE-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) SAMスパイキングニューラルネットのFPGA実装に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study on FPGA implementation of SAM spiking neural network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スパイキングニューラルネット / spiking neural network  
キーワード(2)(和/英) SAMニューロンモデル / SAM neuron model  
キーワード(3)(和/英) 教師あり学習 / supervised learning  
キーワード(4)(和/英) FPGA / FPGA  
キーワード(5)(和/英) オンチップ学習 / on-chip learning  
キーワード(6)(和/英) 関数近似 / function approximation  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 本木 実 / Minoru Motoki / モトキ ミノル
第1著者 所属(和/英) 熊本高等専門学校 (略称: 熊本高専)
National Institute of Technology, Kumamoto College (略称: NIT, Kumamoto Col.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松尾 和典 / Kazunori Matsuo / マツオ カズノリ
第2著者 所属(和/英) 熊本高等専門学校 (略称: 熊本高専)
National Institute of Technology, Kumamoto College (略称: NIT, Kumamoto Col.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 新谷 洋人 / Hirohito Shintani / シンタニ ヒロヒト
第3著者 所属(和/英) 熊本高等専門学校 (略称: 熊本高専)
National Institute of Technology, Kumamoto College (略称: NIT, Kumamoto Col.)
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講演者
発表日時 2018-01-27 14:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2017-65 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.417 
ページ範囲 pp.89-94 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2018-01-19 


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