高位記述言語によるニューラルネットワークの設計と評価

1.ニューラルネットワークモデルの検討ニューラルネットワークによる並列アルゴリズムの例題として、衛星通信チャンネル割り当て問題、N-Queens問題、ネットワーク割り当て問題、グラフのマックスカット問題等の最適化問題を選び、これをハード化するためのニューラルネットワークモデルを提案した。特に、N-Queens問題について、ニューロン単体機能とニューロン間結合機能を定め、それぞれについてハード化に必要なデータタイプ(実現するレジスタのビット数など)やアーキテクチャ(データ転送方式など)を決定した。2.高位記述言語によるニューラルネットワーク設計ニューロン単体とそれらを結合するネットワークについて、それぞれ我々が既に開発している代数的記述言語(ASL)などを用いてトップダウン設計を行った。さらに、C言語で表現した回路を変換して、動作シミュレータ及び回路記述言語SFL(NTT開発)へ入力して、動作シミュレータにより、記述されたニューラルネットワークの性能評価を行い、またSFL用のパルテノンを利用して、回路規模の評価等を行った。3.ニューラルネットワーク設計と実現性評価設計例題として、N-Queens問題についてCADを用いて回路合成を行い、本手法の有効性と実現性を評価した。回路規模については、アルゴリズムのソフトウエアによる実現と比較して、同等の資源利用率(ソフトにおけるメモリ使用,ハードにおけるゲート数など)で実現できることを示した。また、計算時間のオーダをn^3からnまで短縮できることを示し、本手法の有効性を示した。

1.ニューラルネットワークモデルの検討ニューラルネットワークによる並列アルゴリズムの例題として、衛星通信チャンネル割り当て問題、N-Queens問題、ネットワーク割り当て問題、グラフのマックスカット問題等の最適化問題を選び、これをハード化するためのニューラルネットワークモデルを提案した。特に、N-Queens問題について、ニューロン単体機能とニューロン間結合機能を定め、それぞれについてハード化に必要なデータタイプ(実現するレジスタのビット数など)やアーキテクチャ(データ転送方式など)を決定した。2.高位記述言語によるニューラルネットワーク設計ニューロン単体とそれらを結合するネットワークについて、それぞれ我々が既に開発している代数的記述言語(ASL)などを用いてトップダウン設計を行った。さらに、C言語で表現した回路を変換して、動作シミュレータ及び回路記述言語SFL(NTT開発)へ入力して、動作シミュレータにより、記述されたニューラルネットワークの性能評価を行い、またSFL用のパルテノンを利用して、回路規模の評価等を行った。3.ニューラルネットワーク設計と実現性評価設計例題として、N-Queens問題についてCADを用いて回路合成を行い、本手法の有効性と実現性を評価した。回路規模については、アルゴリズムのソフトウエアによる実現と比較して、同等の資源利用率(ソフトにおけるメモリ使用,ハードにおけるゲート数など)で実現できることを示した。また、計算時間のオーダをn^3からnまで短縮できることを示し、本手法の有効性を示した。