△∑変調に基づくパルスニューロンによる活性化関数の実現手法とそのハードウェア

摘要

ニューラルネットワーク本来の並列処理をいかした高速処理を実現するために，個々のニューロンをハードウエアに実装し並列動作させる方法について様々な研究が行われている。 ニューラルネットワークのハードウェア実現手段として，筆者らもこれまでに実装に適した"△∑変調に基づくパルスニューラルネットワーク"を提案してきた。 しかし，従来のDSM-PNNは線形ニューロンを用いた学習に対しての有効性が確認されているが，非線形演算である活性化関数を伴う演算は回路規模の問題から実装が困難であった。 本稿では，△∑変調器にセレクタ，XOR素子を追加するのみで実現できる活性化関数回路を提案する。 さらにDSM-PNNをハードウェア上に構成し，非線形処理が必要なBP学習を行うことによりその有効性を示す。