アナログ回路によるOn-Chip学習を目指したHebb型学習則の改良

抄録

現在,様々なニューラルネットワーク学習則に関する研究が行われているが,多くのものはあまりハードウェア化を行う点について考慮されておらず,このことが学習するニューラルネットワークをLSI化するにあたって大きな障害となっている。そこで本論文では,アナログVLSIにおいてOne-Chip学習を行うのが比較的容易な学習則としてHebbの学習則を改良した自己組織化学習則を提案する。また,シミュレーション実験によりそれらとHebbの学習則との比較を行うことによって,その有効性を確認した。