Core Concepts
本研究では、XORおよびOR論理演算を実現する超伝導断熱ニューラルネットワークの最適化手法を提案した。
Abstract
本研究では、XORおよびOR論理演算を実現する超伝導断熱ニューラルネットワークの最適化手法を提案した。
まず、2つの結合した超伝導ニューロンからなるシステムを考え、その動的特性を解析した。ニューロン間の結合は誘導性シナプスを用いて実現し、シナプス重みの調整は外部磁場または電流によって行う。
次に、シナプス重みと出力ニューロンの応答を最大化するための最適化問題を定式化し、勾配降下法を用いて解いた。この手法により、シナプス重みの範囲を-1から1の間に調整できることを示した。
さらに、出力ニューロンの応答を改善するため、ニューロン間の結合方式を変更した。磁気結合を電気的結合に置き換えることで、出力ニューロンの応答を大幅に向上させることができた。
最後に、提案した最適化手法を用いて、XORおよびOR論理演算を実現する3ニューロンネットワークを設計した。シナプス重みを適切に調整することで、ニューラルネットワークがXORおよびOR演算を正しく実行できることを示した。
Stats
φin(t) = Ain ·(1/(1 + exp(-2D(t -t1))) + 1/(1 + exp(2D(t -t2)))) - Ain
tan α = (κ(1)
s ˙
φ1 + κ(2)
s ˙
φ2 + κ(in)
s ˙
φin)/(κ(1)
in ˙
φ1 + κ(2)
in ˙
φ2 + κ(in)
in
˙
φin)