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) NC2017-65 |
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 |
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 |
NC2017-65 |
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) |
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タイトル(英) |
A study on FPGA implementation of SAM spiking neural network |
サブタイトル(英) |
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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) |
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キーワード(8)(和/英) |
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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.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-01-27 14:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NC |
資料番号 |
NC2017-65 |
巻番号(vol) |
vol.117 |
号番号(no) |
no.417 |
ページ範囲 |
pp.89-94 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2018-01-19 (NC) |
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