講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-06 11:10
離散的な結合を持つ連想記憶の解析 ○佐々木隆汰・青西 亨(東工大) NC2019-108 |
抄録 |
(和) |
近年,高速な Ising 計算機のハードウェア開発の需要の増加に伴い,限られたリソースでハードウェアを実装した時の計算精度の変化の評価が求められている.例えば,field-programmable gate array (FPGA) のようなディ ジタルハードウェアでは,結合強度のビット数を減らすことで計算精度の低下と引き換えに,系の大きさと計算速度が増大する.精度と効率のトレードオフを最適化するために,結合強度のビット数に依存した Ising 計算機の性能の変 化を評価しなければならない.この問題に取り組むため,本研究では,離散的な結合を持つ Hopfield モデルに着目する.先行研究において,符号関数などの非線形な結合を持つ Hopfield モデルの統計力学的解析が行われた.しかし, 離散化の影響を詳細に評価した研究は少ない.我々はレプリカ法を用いて離散的な結合を持つ Hopfield モデルの鞍点 方程式を導出し,相互作用のビット数と臨界記憶容量の関係を明らかにした. |
(英) |
Recently, as the increasing needs of the development of high-speed Ising computing specific hardware, it has been required to evaluate the change of its calculation accuracy due to hardware implementation with physically limited resources. For instance, in digital hardware such as field-programmable gate arrays, as reducing the number of bits representing connection values, the density of integrated Ising spins and the speed of computing become higher while the calculation accuracy becomes lower. To optimize the accuracy-efficacy trade-off, we have to estimate the change in the performance of the Ising computing machine depending on the number of bits representing connection values. In this study, to achieve this issue, we focus on the Hopfield model with discrete synapses, which is one of the canonical Ising computing models. Previous studies had analyzed the effect of a few nonlinear functions (e.g. sign) for mapping connection values on the Hopfield model with statistical mechanics methods, but had not evaluated the effect of discretization for connection values in detail. We derived the order parameter equations of the Hopfield model with discrete synapses using the replica method, and clarified the relationship between the number of bits representing connection values and the critical memory capacity. |
キーワード |
(和) |
統計力学 / ホップフィールドモデル / レプリカ法 / 臨界記憶容量 / 相転移現象 / / / |
(英) |
statistical mechanics / Hopfield model / replica method / critical memory capacity / phase transitions / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 453, NC2019-108, pp. 187-192, 2020年3月. |
資料番号 |
NC2019-108 |
発行日 |
2020-02-26 (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) |
PDFダウンロード |
NC2019-108 |
研究会情報 |
研究会 |
NC MBE |
開催期間 |
2020-03-04 - 2020-03-06 |
開催地(和) |
電気通信大学 |
開催地(英) |
University of Electro Communications |
テーマ(和) |
NC, ME, 一般 |
テーマ(英) |
Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NC |
会議コード |
2020-03-NC-MBE |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
離散的な結合を持つ連想記憶の解析 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
The Analysis of Associative Memory with Discrete Synapses |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
統計力学 / statistical mechanics |
キーワード(2)(和/英) |
ホップフィールドモデル / Hopfield model |
キーワード(3)(和/英) |
レプリカ法 / replica method |
キーワード(4)(和/英) |
臨界記憶容量 / critical memory capacity |
キーワード(5)(和/英) |
相転移現象 / phase transitions |
キーワード(6)(和/英) |
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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) |
佐々木 隆汰 / Ryuta Sasaki / ササキ リュウタ |
第1著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
青西 亨 / Toru Aonishi / アオニシ トオル |
第2著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-03-06 11:10:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NC |
資料番号 |
NC2019-108 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.453 |
ページ範囲 |
pp.187-192 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-02-26 (NC) |
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