スパースバイナリーニューラルネットの精密解析と進化的合成に関する研究

斉藤, 利通; SAITO, Toshimichi

このアイテムのアクセス数:78件（2025-07-13 20:45 集計）

Permalink : https://hdl.handle.net/10114/00025718

閲覧可能ファイル

ファイル	フォーマット	サイズ	閲覧回数	説明
21_kaken_18K11480seika	pdf	270 KB	53

論文情報

ファイル出力

アイテムタイプ	研究報告書
タイトル	スパースバイナリーニューラルネットの精密解析と進化的合成に関する研究
その他のタイトル	recise analysis and evolutionary synthesis of sparse binary neural networks
著者	e-Rad 研究者番号 30178496 著者名斉藤, 利通
著者	著者名 SAITO, Toshimichi
言語	jpn
雑誌名	科学研究費助成事業研究成果報告書
開始ページ	1
終了ページ	7
発行年	2021-05-19
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	ニューラルネットワーク
	周期軌道
	安定性
内容記述	研究分野：ソフトコンピューティングと情報通信工学
抄録	研究成果の概要 (和文) : 3値結合とシグナム活性化関数で特徴づけられる動的バイナリーニューラルネットの解析と合成に関する基礎研究を行った。まず、3入力1出力ニューロンからなるスパースネットワークについて、回転タイプの周期軌道の安定性を解析した。そして、周期軌道の銘記と局所安定性を保証する合成法を構築した。次に、3層のネットワークについて、所望の周期軌道の銘記と、その安定性に関する理論を構築した。その理論に基づいて、任意の周期軌道の銘記と、その大域安定性を保証する合成法を構築した。さらに、ネットワークをFPGA上にハードウエア実装し、周期軌道を実現し、6足ロボットの歩行パターンの制御に応用した。
抄録	研究成果の概要 (英文) : We have studied analysis and synthesis of dynamic binary neural networks characterized by ternary connection parameters and the signum activation function. First, in simple sparse networks (consisting of neurons from three inputs to one output), we have analyzed stability of rotation-type periodic orbits. Based on the analysis results, we have constructed a synthesis method that guarantees storage and local stability of the rotation-type periodic orbits. Second, in three-layer networks, we have given a basic theoretical result on storage and stability of desired periodic orbits. Based on the theory, we have constructed a synthesis method that guarantees storage and global stability of any desired periodic orbits. Third, implementing the networks on FPGA board, periodic orbits have been confirmed experimentally. The FPGA based hardware has applied to control of walking patterns in hexapod robots.
助成	文部科学省科学研究費補助金[基盤研究(C)（一般）]　課題番号：18K11480　研究期間：2018-2020
資源タイプ	Working Paper
インデックス	資料タイプ別＞科研費報告書
インデックス	401 科研費報告書＞ 2020(令和2年)年度科学研究費補助金研究成果報告書