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(In Japanese)重み符号固定学習装置

Patent code P200017097
File No. (S2017-0527-N0)
Posted date Aug 4, 2020
Application number P2019-505784
Date of filing Feb 13, 2018
International application number JP2018004786
International publication number WO2018168293
Date of international filing Feb 13, 2018
Date of international publication Sep 20, 2018
Priority data
  • P2017-048421 (Mar 14, 2017) JP
Inventor
  • (In Japanese)浅井 哲也
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人北海道大学
Title (In Japanese)重み符号固定学習装置
Abstract (In Japanese)FC型ニューラルネットワーク回路における接続部の占有面積を大幅に低減することが可能なニューラルネットワーク回路を提供する。
自己学習機能を有する学習装置を構成し且つ脳機能に対応したアナログ型のニューラルネットワーク回路SSにおいて、複数(n個)の入力側のニューロンNRと、複数(m個且つn=mの場合を含む)の出力側のニューロンNRと、一の入力側ニューロンNRと一の出力側ニューロンNRとをそれぞれ接続する(n×m)個の接続部CNと、自己学習制御部Cと、を備え、(n×m)個の接続部CNは、脳機能としての正の重み付け機能のみに対応した接続部CNと、当該脳機能としての負の重み付け機能のみに対応した接続部CNと、により構成されている。
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

近年、人の脳機能に対応したニューラルネットワーク回路を用いた深層学習機能(いわゆるディープラーニング機能)に関連する研究開発が盛んに行われている。このとき、ニューラルネットワーク回路を具体的に実現する場合には、デジタル回路が用いられる場合とアナログ回路が用いられる場合とがある。ここで、前者は処理能力としては高いが大規模なハードウェア構成が必要となると共に消費電力が大きくなるため、例えばデータセンタ等において用いられる。これに対して後者は、処理能力はデジタル回路が用いられる場合より劣るものの、ハードウェア構成としての最小化及び消費電力の低減が期待できるため、例えば上記データセンタ等に接続される端末装置用として利用されることが多い。そして、後者に関する先行技術としては、例えば下記特許文献1に開示されている技術が挙げられる。

この特許文献1には、アナログ回路により構成された(即ちアナログ型の)ニューラルネットワーク回路であって、入力側のニューロンの全てと出力側のニューロンの全てとを、それぞれの重み付けに対応した抵抗値を有する接続部により一対一に接続する、深層学習用のいわゆる全結合(FC(Full Connection))型ニューラルネットワーク回路が開示されている。この場合の重み付けとは、当該ニューラルネットワーク回路が対応すべき脳機能に対応した重み付けであり、特許文献1に開示されているニューラルネットワーク回路では、各接続部の抵抗値を可変抵抗素子により構成することで当該重み付けに対応させている。このようなFC型ニューラルネットワーク回路は、例えば近傍結合型等の他の形式のニューラルネットワーク回路や、より大規模なニューラルネットワーク回路の一部として活用できるため、それ自体の更なる処理能力の向上と共に、回路規模(占有面積)の縮小化が望まれる。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、ニューラルネットワーク回路を備えた重み符号固定学習装置の技術分野に属し、より詳細には、脳機能に対応するアナログ型のニューラルネットワーク回路を備えた自己学習型の重み符号固定学習装置の技術分野に属する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
脳機能に対応したアナログ型のニューラルネットワーク回路を備えた自己学習型の重み符号固定学習装置において、
前記ニューラルネットワーク回路は、
入力データに相当する入力信号がそれぞれ入力される複数(n個)の入力部と、
出力データに相当する出力信号がそれぞれ出力される複数(m個且つn=mの場合を含む)の出力部と、
一の前記入力部と一の前記出力部とをそれぞれ接続する(n×m)個の接続部と、
により構成されており、
前記出力データを前記出力部から前記重み符号固定学習装置に再入力した結果として前記入力部から出力されるデータが元の前記入力データと一致するように当該重み符号固定学習装置を制御して、前記自己学習の機能を実行させる制御手段を備え、
(n×m)個の前記接続部は、前記脳機能としての正の重み付け機能のみに対応した前記接続部である正専用接続部と、当該脳機能としての負の重み付け機能のみに対応した前記接続部である負専用接続部と、により構成されていることを特徴とする重み符号固定学習装置。

【請求項2】
 
請求項1に記載の重み符号固定学習装置において、
前記正専用接続部と前記負専用接続部とが同数であることを特徴とする重み符号固定学習装置。

【請求項3】
 
請求項1又は請求項2に記載の重み符号固定学習装置において、
前記正専用接続部及び前記負専用接続部が、(n×m)個の前記接続部において一様乱数的に分布していることを特徴とする重み符号固定学習装置。

【請求項4】
 
請求項1又は請求項2に記載の重み符号固定学習装置において、
前記正専用接続部及び前記負専用接続部が、(n×m)個の前記接続部において規則的に分布していることを特徴とする重み符号固定学習装置。
IPC(International Patent Classification)
Drawing

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JP2019505784thum.jpg
State of application right Published
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