誤差逆伝搬学習機能をもつ△∑変調に基づくパルスニューラルネットワークのハードウェア実装

摘要

ニューラルネットワークの実現形態の多くはノイマン型コンピュータ上のソフトウェアによる直列演算でぁり，ニューウルネットワーク本来の並列分散処理を実現するためには，ハードウェアへの実装が必要である．我々はこれまでにハードウェア実装を念頭に△∑変調に基づくパルスニューラルネットワーク(DSM-PNN)を提案してきた掛本論文では，誤差逆伝搬法を組み込んだDSM-PNNのハードゥェア上での構成法を提案し，論理回路レベルでのシミュレーションを行いその有効性を示した．また，学習に必要な非線形関数に対してはハードウェア実装に適した近似関数を提案した．