三角型モデルニューラルネットワークシステムのハードウェア開発とその応用

三角模型神经网络系统的硬件开发及其应用

基本信息

批准号：
06780277
负责人：
唐政
金额：
$ 0.58万
依托单位：
University of Miyazaki
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

1.三角型神経回路の固有な同時並列的作用するようなシステムの計算原理を理論的解析を行うため、本研究はホップフィールネットワークのように、エネルギー関数を導入し、更にそのエネルギー関数を標準的に変換し、より簡潔なエネルギー関数を用いて三角型神経回路のエネルギー関数の解析により、三角型神経回路はそのエネルギー関数が入力値に関わらず必ずn次元超立方体の頂点へ収束していくことが確かめられた。2.三角型ニューラルネットワークシステム設計用ソフトウェアは専用の16ビットCPU基板を用いて設計用ソフトウェアを開発した。そのソフトウェアを三角型神経回路に適用し、その有効性が確認された。3.三角型ニューラルネットワークをハードウェア化するために、回路設計を行い、そのシミュレーションを行った。更に、パイプラー集積回路を用いて、三角型ニューラルネットワークを作製した。本ハードウェアシステムは従来のものより効率がよく、安価で高速な処理を行うことを実証した。4.両眼立体視やファジィ推論といった高度人工知能システム工学的な実現のためのモデルを提案し、ソフトウェアでシミュレーションし、その結果からその種のモデルの工学的な実現可能性を示した。5.以上の研究成果を国際学術会議(論文4篇)、雑誌(論文5篇)にまとめ、公表した。なお、これらの論文には科学研究費補助金を受けていることを明示してある。

1. In order to conduct theoretical analysis of the computational principles of systems that operate intrinsically in parallel with triangular neural circuits, this research introduces an energy function, like the Hop-feel network, and then converts the energy function normally, and analyzes the energy function of triangular neural circuits using a more concise energy function, and confirms that the energy function of triangular neural circuits always converges to the vertices of n维超振管无论输入值如何。 2。使用专用的16位CPU板开发了三角神经网络系统设计的设计软件。该软件应用于三角形神经回路，并确认其有效性。 3。为了制作三角形神经网络硬件，进行了电路设计并进行了仿真。此外，使用Piper积分电路制造了三角形神经网络。该硬件系统已被证明比传统系统更有效，并且可以执行更快的处理。 4。我们提出了一个用于工程实现高度人工智能系统的模型，例如双眼立体视觉和模糊推理，并使用软件进行了模拟，结果证明了此类模型的工程可行性。 5。上述研究结果已在国际科学委员会（4篇论文）和杂志（第5篇论文）中汇编和发表。这些论文清楚地表明，他们已经获得了科学研究的赠款。