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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Direct Feedback Alignment学習を行うニューラルネットワークのディジタル回路実装

http://hdl.handle.net/10228/0002000099
http://hdl.handle.net/10228/0002000099
abc610fd-7d76-4ae9-877c-da605cd7b1fe
名前 / ファイル ライセンス アクション
neuro_35.pdf neuro_35.pdf (381 KB)
Item type 会議発表論文 = Conference Paper(1)
公開日 2023-09-13
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
タイトル
タイトル Direct Feedback Alignment学習を行うニューラルネットワークのディジタル回路実装
言語 ja
言語
言語 jpn
著者 越名, 咲斗

× 越名, 咲斗

en 越名, 咲斗

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村上, 秀樹

× 村上, 秀樹

ja 村上, 秀樹

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川添, 晧平

× 川添, 晧平

ja 川添, 晧平

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森江, 隆

× 森江, 隆

WEKO 1615
e-Rad 20294530
Scopus著者ID 7005143434
九工大研究者情報 339

en Morie, Takashi

ja 森江, 隆


ja-Kana モリエ, タカシ

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究は、学習アルゴリズムとしてDirect Feedback Alignment (DFA)を用いて、XOR論理演算の学習・推論を行うディジタル回路を設計し、DFA学習機能を有するハードウェアAI実現の指針を得ることを目的とする。ニューラルネットワークを簡易なディジタル回路で実装するために、整数演算のみを用いてDFAをソフトウェア上で実装し、各ノードの必要ビット精度を決定した。これに基づき、Verilog HDLで回路を記述し、論理シミュレーションを行った結果、正しく学習できることが確認できた。また、一般的な学習アルゴリズムであるBack Propagationと比べて、低演算コストで動作可能であることが明らかとなった
言語 ja
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 2022年度 電気・情報関係学会九州支部連合大会(第75回連合大会), 2022/09/16 - 17, オンライン(大会本部:長崎大学)
書誌情報 ja : 2022年度電気・情報関係学会九州支部連合大会(第75回連合大会)講演論文集

p. 04-1P-09, 発行日 2022-09-15
出版社
出版社 電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.11527/jceeek.2022.0_167
CRID
識別子タイプ URI
関連識別子 https://cir.nii.ac.jp/crid/1390576922109569664
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2022 電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-09-13 05:34:24.784293
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