【24h】

Implementation of a stochastic neural network system

机译:随机神经网络系统的实现

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摘要

In this paper, we discuss the effectiveness of stochastic logic for implementation of neural networks, and show the design of a such network with DBM learning function. One can convert analogue quantity to pulse firing rate by stochastic logic. In a stochastic logic system, the number of transistor in a chip can be reduced greatly since various complex operation can be done with basic logic gate. Furthermore, we incorporate a non-monotonic function as an activation function in this system and confirm higher learning ability compared to a usual one.
机译:在本文中,我们讨论了随机逻辑对于实现神经网络的有效性,并展示了具有DBM学习功能的这种网络的设计。人们可以通过随机逻辑将模拟量转换为脉冲发射率。在随机逻辑系统中,由于可以使用基本逻辑门完成各种复杂的操作,因此可以大大减少芯片中晶体管的数量。此外,我们在该系统中结合了非单调函数作为激活函数,并确认与普通函数相比具有更高的学习能力。

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