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ID 22851
本文ファイル
著者
榊原 尚吾
Abedin, Md.Anwarul
田中 裕己
Mattausch, Hans Juergen
キーワード
連想メモリ
学習機能
NDC
電気工学
抄録
認識処理において, 入力データとデータベースに保存された参照データを比較して最も類似するデータを検索する処理は重要である. この処理に対して, 従来のシステムでは, 入力パターンのデータをメモリ内の複数の参照データと逐次比較して, 最も類似したパターンを示す参照データを検出しているため, パターンの検索に時間がかかるという問題がある. その問題を解決するために, 我々は, デジタル・アナログ混合型全並列型最小距離検索メモリを用いることで高速・低消費電力かつ小面積を実現している[1,2]. この連想メモリでは新規データを認識するために, 参照データの追加または入れ替えが可能である. そこで、本研究では, 最小距離検索連想メモリに新規データを学習する機能を付加し, 自動的に新規データを認識できる連想メモリの実現を目的としている.
掲載誌名
電気・情報関連学会中国支部連合大会講演論文集
58巻
開始ページ
97
終了ページ
98
出版年月日
2007-10
出版者
電気・情報関連学会中国支部
NCID
言語
日本語
NII資源タイプ
会議発表論文
広大資料タイプ
会議発表論文
DCMIタイプ
text
フォーマット
application/pdf
著者版フラグ
publisher
権利情報
Copyright (c) 2007 by Authors
部局名
ナノデバイス・システム研究センター