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

使用高级描述语言设计和评估神经网络

基本信息

  • 批准号:
    08680364
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.96万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    1996
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1996 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

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. A proposal for optimization problems such as satellite communication network generation problem, N-Queens problem, network generation problem, etc. Special, N-Queens problem, single function, inter-unit combination function, determination of the necessary information (number of information) and loss of information (mode of transmission). 2. High Level Description Language (ASL) is used to design language units that are integrated into the language. In addition, C speech performance, loop transformation, motion, and loop description speech SFL(NTT development), input force, motion, and loop description performance evaluation, SFL use, loop size evaluation, etc. 3. Evaluation of the effectiveness and realization of CAD design examples and N-Queens problems Circuit size is shown by comparison and equivalent resource utilization. The calculation time is shortened to show the effectiveness of the method.

项目成果

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专利数量(0)
Nobuo Funabiki: "A binary neural network approach for max cut problems." Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing. Sept.631-635 (1996)
Nobuo Funabiki:“解决最大割问题的二元神经网络方法。”
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Nobuo Funabiki: "A binary neural network approach for satellite broadcast scheduling problems." to appear in IEEE Transactions on Neural Networks.
Nobuo Funabiki:“解决卫星广播调度问题的二元神经网络方法。”
  • DOI:
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  • 作者:
  • 通讯作者:
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