ジョセフン逆関数遅延ニューラルネットワーク

Josephine 反函数延迟神经网络

基本信息

  • 批准号:
    19656094
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.92万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2007 至 2009
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

21年度も引き続きジョセフソン接合の基本方程式とニューラルネットワークの結合の式を組み合わせて擬似的な逆関数遅延ニューラルネットワークを構成して、その動作の数値解析を進めた。これまで、少数ユニットの構成で極小値からの脱出と最小値への収束を確認しているが、しかしジョセフソン接合の非線形インダクタンスによるヒステリシスを利用した逆関数遅延ニューラルネットワークに関しては動作の安定性の面で難しいことが判明した。このためジョセフソン接合の基本方程式に代えて結合SQUID系とニューラルネットワークの式を組み合わせて擬似的な逆関数遅延ニューラルネットワークを構成し、その数値解析をさらに行い、パラメーターの依存性を詳細に検討した。これにより、多数ユニットの構成で極小値からの脱出と最小値への収束を検証した。負性抵抗によるヒステリシスと非線形インダクタンスによるヒステリシスの違いについては回路動作の安定性の面で違いがあることが認められ、情報処理への影響について原理的観点からの解明を行った。さらに、結合SQUID系のヒステリシスを用いてネットワークを構成し、NP完全問題として4クイーン問題の最適化問題例について計算を実行した。これによりオリジナルな逆関数遅延ニューラルネットワークの結果との比較を進め、その違いを明確にした。超伝導の回路として最適化問題を扱った最初の例である。この結果に基づいて、異なるヒステリシス間の振る舞いの違いをより明確にし、より情報処理に適した効果を抽出する検討を行った。
The basic equation of the 21-year-old solution joint and the equation of the combination of the two equations are combined to simulate the inverse relationship between the number of delays and the number of operations. The minimum value of the component is determined by the minimum value of the component. The component of the component of The basic equation of the solution is combined with the SQUID system and the equation of the solution. The inverse relationship between the SQUID system and the solution is analyzed in detail. The dependency of the SQUID system and the solution is discussed in detail. The minimum value of the composition of the majority of the data is the minimum value of the data Negative resistance is the key to the stability of the loop operation, and the influence of information processing is the key to the understanding of the principle. In addition, the calculation of the optimization problem of the NP complete problem is carried out by combining the SQUID system with the optimization problem. The results of this study were compared with those of the previous study. The first example of the optimization problem is the optimization of the super-guided loop. The results of this study are summarized as follows:

项目成果

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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Hardware Neural Network for a Visual Inspection System
用于视觉检测系统的硬件神经网络
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Chun;Y. Hayakawa;and K. Nakajima
  • 通讯作者:
    and K. Nakajima
4-bit Parallel Multiplier for a Fast Fourier Transform
用于快速傅立叶变换的 4 位并行乘法器
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Chun;Y. Hayakawa;and K. Nakajima;K. Nakajima and S. Suenaga;曽田尚宏;中本涼介;曽田尚宏;桜庭栄
  • 通讯作者:
    桜庭栄
Booth encoder for large scale integration SFQ circuits
用于大规模集成SFQ电路的布斯编码器
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Chun;Y. Hayakawa;and K. Nakajima;K. Nakajima and S. Suenaga;曽田尚宏;中本涼介
  • 通讯作者:
    中本涼介
Solving Combinatorial Optimization Problems with the Quartic Form Energy Function of the Neural Network
用神经网络的四次形式能量函数求解组合优化问题
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Chun;Y. Hayakawa;and K. Nakajima;K. Nakajima and S. Suenaga;曽田尚宏;中本涼介;曽田尚宏
  • 通讯作者:
    曽田尚宏
Bursting characteristics of a neuron model based on a concept of potential with active areas
基于活性区域电位概念的神经元模型的爆发特性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Chun;Y. Hayakawa;and K. Nakajima;K. Nakajima and S. Suenaga
  • 通讯作者:
    K. Nakajima and S. Suenaga
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中島 康治其他文献

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    57750283
  • 财政年份:
    1982
  • 资助金额:
    $ 1.92万
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