| 講演名 | 2020-03-06 離散的な結合を持つ連想記憶の解析 佐々木 隆汰(東工大), 青西 亨(東工大), |
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| 抄録(和) | 近年，高速な Ising 計算機のハート?ウェア開発の需要の増加に伴い，限られたリソースて?ハート?ウェアを実装した時の計算精度の変化の評価か?求められている.例えは?，field-programmable gate array (FPGA) のようなテ?ィ シ?タルハート?ウェアて?は，結合強度のヒ?ット数を減らすことて?計算精度の低下と引き換えに，系の大きさと計算速度か?増大する.精度と効率のトレート?オフを最適化するために，結合強度のヒ?ット数に依存した Ising 計算機の性能の変 化を評価しなけれは?ならない.この問題に取り組むため，本研究て?は，離散的な結合を持つ Hopfield モテ?ルに着目する.先行研究において，符号関数なと?の非線形な結合を持つ Hopfield モテ?ルの統計力学的解析か?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.我々はレフ?リカ法を用いて離散的な結合を持つ Hopfield モテ?ルの鞍点 方程式を導出し，相互作用のヒ?ット数と臨界記憶容量の関係を明らかにした. |
| 抄録(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 / ホッフ?フィールト?モテ?ル / レフ?リカ法 / 臨界記憶容量 / 相転移現象 |
| キーワード(英) | statistical mechanics / Hopfield model / replica method / critical memory capacity / phase transitions |
| 資料番号 | NC2019-108 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2020/3/4(から3日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鮫島 和行(玉川大) / 渡邊 高志(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) / 伊良皆 啓治(九大) |
| 幹事氏名（英） | Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) / Keiji Iramina(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) / 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) / Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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） | |
| タイトル（英） | The Analysis of Associative Memory with Discrete Synapses |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計力学 / statistical mechanics |
| キーワード(2)（和/英） | ホッフ?フィールト?モテ?ル / Hopfield model |
| キーワード(3)（和/英） | レフ?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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐々木 隆汰 / Ryuta Sasaki |
| 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） | 青西 亨 / Toru Aonishi |
| 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) |
| 発表年月日 | 2020-03-06 |
| 資料番号 | NC2019-108 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NC-453 |
| ページ範囲 | pp.187-192(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |