バイナリパルスニューロンコア

概要

バイナリパルスニューロンコアは、神経細胞の持つ特性を模したIPコアです。バイナリパルスニューロンコアは、FPGAなどの低コスト実装環境下でのパルス特性実現を目標としています。

従来のニューロンコアは、神経細胞の持つパルス特性をデジタル回路で実現しやすくするために、数理モデルを採用していました。また、アナログ回路での実装も研究的には試みられていますが、コスト面での課題があります。

バイナリパルスニューロンコアは、デジタル回路上で非同期にバイナリパルス発生を行い、パルスの特性を用いた演算を行っており、従来の汎用的な同期演算回路に比べて、ゲート数、演算性能において勝る部分があります。

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主な特長

• 数理モデルではなく、パルス頻度によるニューロンモデル
• FPGAなどのデジタル回路上での実装
• 独自のパルス合成回路、パルスシナプス回路による、非同期演算
• 同様の同期回路に比べてゲート数、消費電力が低減
• SoCなどのCPUのコプロセッサとして利用可能
• ニューロン結合度をロードセーブすることにより、様々な用途に利用可能

主な想定用途

• 手書き認識
• 画像認識
• 音声認識
• ニューロネットワークの学習
• リアルタイム性が求められるロボットモーター制御など

お問い合わせ

バイナリパルスニューロンは、ターゲットデバイスや用途に合わせて、ニューロン数やデータ分解能、結合形式、学習形式をカスタマイズして、RTL等でご提供いたします。また、その他のカスタマイズも可能です。詳しくは[email protected]までご連絡をください。