複雑な論理演算を実現するニューラルネットワークの構成について

情報処理学会

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抄録

近年，ニューラルネットワーク（NN）は画像処理をはじめ多くの分野で応用され成果をあげている．NNは教師データを多数学習させることで，基準が曖昧な問題へも適用できるという性質を持つ．一方，論理演算のような基準が明瞭な問題への適用は難しい．本研究では，論理的または代数的な計算を実行するNNの枠組みを模索している．特に現在その中でもビット演算による乗算回路を実現するNNについて検討している．この演算は，多くの層が必要となり内部の収束が難しいと考えられ，各層の重みを同期することで内部の自由度を制限する手法や，NN内部のいくつかの層へ直接信号を入力する手法を提案し検証する．

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