講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-05-19 15:20
スパースバイナリーニューラルネットの安定性について ○小山誠太郎・青木俊祐・斎藤利通(法政大) NC2018-3 |
抄録 |
(和) |
動的バイナリーニューラルネットワークは,3値結合パラメータとシグナム活性化関数により特徴づけられる.
結合パラメータに依存して,ネットワークは様々な2値周期軌道を生成することができる.
本論文では,所望の周期軌道の安定性とネットワークのハードウェア設計を考察する.
はじめに,周期軌道の局所安定性を定義して,結合のスパース性と局所安定性の関係を調査する.
次に,VerilogHDLを用いてネットワークの基本的なFPGA回路を設計する.
最後に,理論的な安定性解析のための,セル数について一般的なネットワークを示す. |
(英) |
The dynamic binary neural network is characterized by ternary connection parameters and the signum activaion function.
Depending on connection parameters, the network can generate various binary periodic orbits.
This paper studies stability of desired periodic orbits and hardware designs of the network.
First, we define local stability of periodic orbits and investigate relationship between connection sparsity and local stability.
Second, using Verilog HDL, an elementary FPGA circuit of the network is desgined.
Third, a class of general dimensional network is presented for theoretical stability analysis. |
キーワード |
(和) |
動的バイナリーニューラルネットワーク / 連想メモリ / 周期軌道 / 安定性 / / / / |
(英) |
Dynamic binary neural networks / Associative memories / Periodic orbits / Stability / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 45, NC2018-3, pp. 9-13, 2018年5月. |
資料番号 |
NC2018-3 |
発行日 |
2018-05-12 (NC) |
ISSN |
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) |
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NC2018-3 |