DPLLを用いた拡張性を考慮したWinner-Take-Allニューラルネらトワーク

摘要

本論文では，新しいWinner-take-all（WTA）回路を備えた，位相変調信号とディジタル位相同期ループ（Digital phase-locked loops：DPLL）を用いたWinner-take-all neural network（WTANN）を提案する．提案するシステムではDPLLが演算素子として扱われるため，すべての入力値は矩形波信号の位相によって表現される．また，勝者検索回路は単純なWTA回路に置き換えられている．提案したWTANNをVery high speed integrated circuit（VHSIC）hardware description language（VHDL）によって設計し，シミュレーションと実装実験を行うことで学習性能の有効性を示す．従来のWTA回路は勝者ニューロンを検索するために全てのニューワンのベクトル距離を参照し，1つずつ比較しなければならない．それに対して，提案システムでは勝者検索回路は全てのニューロンに分散され，独立して動作を行う．そのため各ニューロンと勝者検索回路間の通信が不要になるという利点がある．さらに，提案システムはニューロン数の増加に伴ったシステムの拡張が容易であるという特徴をもっている．システムの回路規模と動作速度の評価は，論理合成ツールとField programmable gate array（FPGA）を利用して行った．また，アヤメデータとワインデータの2種類のデータセットを用いた分類シミュレーションを行った．その結果，提案するWTANNが有効な学習性能を持づことが確認できた．