| 講演名 | 1997/3/17 量子化シナプスを用いたDBMの学習能力について 柴田 宗一, 佐藤 茂雄, 中島 康治, |
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| 抄録(和) | 本研究では、シナプス荷重値記憶デバイスにアナログメモリーを用いた際に生じるシナプス荷重値更新量子化が、DBMの学習能力にどのように影響するかをシミュレーションによって評価した。評価には2-2-1DBMネットワークにおけるXOR問題の学習を用いた。まず連続値シナプスを用いてアニーリングスケジュールによる学習性能の変化を調べ、必要な温度ステップ、膜電位更新回数を明らかにした。次にこの結果を用いて、量子化シナプスのシミュレーションを行い、連続値と同等な能力を得るには10～11bit程度のシナプス荷重値分解能が必要であることが解った。また、ΔW_min以下の微小なΔWの処理方法によって、DBM学習に異なった影響が表れ、必要な分解能にも差が生じた。 |
| 抄録(英) | In this paper, we report a study on learning ability of DBM with quantized synapses in view of using analog memories for neurochips. We focused on XOR problem with a 2-2-1 DBM. Numerical simulations was done with a proper annealing schedule which was same as in case of using continuos synapses. Results show that the learning ability depends on how its synaptic weight is quantized and 10～11bit resolution of a quantized synaptic weight is required for successful learning. |
| キーワード(和) | アナログメモリ / ニューロンチップ / DBM / 量子化シナプス |
| キーワード(英) | analog memory / neurochip / DBM / quantized synapse |
| 資料番号 | NC96-131 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/3/17(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 量子化シナプスを用いたDBMの学習能力について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Leaning Ability of DBM with Quantized Synapses |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | アナログメモリ / analog memory |
| キーワード(2)（和/英） | ニューロンチップ / neurochip |
| キーワード(3)（和/英） | DBM / DBM |
| キーワード(4)（和/英） | 量子化シナプス / quantized synapse |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 柴田 宗一 / Souichi Shibata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学 電気通信研究所 Research Institute of Electrical Communication, Tohoku Univ. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐藤 茂雄 / Shigeo Sato |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学 電気通信研究所 Research Institute of Electrical Communication, Tohoku Univ. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中島 康治 / Koji Nakajima |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学 電気通信研究所 Research Institute of Electrical Communication, Tohoku Univ. |
| 発表年月日 | 1997/3/17 |
| 資料番号 | NC96-131 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 583 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |