ニューロモルフィックコンピューティング 省エネルギーな機械学習のハードウェア実装に向けて
- ページ数
- ３０５，８ｐ
- ISBN
- 978-4-86043-740-4
- 著者情報
- Ｚｈｅｎｇ，Ｎａｎ（ＺＨＥＮＧ，ＮＡＮ）（Ｚｈｅｎｇ，Ｎａｎ）
Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ．
Ｍａｚｕｍｄｅｒ，Ｐｉｎａｋｉ（ＭＡＺＵＭＤＥＲ，ＰＩＮＡＫＩ）（Ｍａｚｕｍｄｅｒ，Ｐｉｎａｋｉ）
Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ．
小林 亮太（コバヤシ リョウタ）
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻、准教授。京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士課程修了、博士（理学）。立命館大学情報理工学部助教、国立情報学研究所助教を経て２０２０年より現職。専門分野：計算論的神経科学、時系列データ分析、Ｗｅｂ・ソーシャルメディア分析など
新津 葵一（ニイツ キイチ）
名古屋大学大学院工学研究科電子工学専攻、准教授。慶應義塾大学大学院理工学研究科総合デザイン工学専攻後期博士課程修了、博士（工学）。群馬大学工学部助教、名古屋大学工学部講師、ＪＳＴさきがけ研究員（兼任）を経て２０１８年より現職。専門分野：集積回路システム工学
大前 奈月（オオマエ ナツキ）
Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ所属（Ｃｈｉｎａ Ｓｃｈｏｌａｒｓｈｉｐ Ｃｏｕｎｃｉｌ（ＣＳＣ）フェロー）。東京大学大学院新領域創成科学研究科先端生命科学専攻修了、博士（生命科学）。産業技術総合研究所、東京大学所属後。専門分野：バイオインフォマティクス、分子細胞生物学、植物・微生物・環境システム、植物ホルモンネットワーク、進化、分子生物・生態・農学の間をつなぐ、異分野・技術の統合など
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商品説明
◆AI技術の高度化に不可欠なニューロチップの基礎となる脳型（ニューロモルフィック）コンピューティングを詳説！
◆ハードウェアニューラルネットワークの構築に必要なアルゴリズムとハードウェアの協調設計、協調最適化の方法論をまとめた、類を見ない1冊！
◆AI技術の最新動向、ハードウェア実装に関心のある研究者や技術者、学生などに。
【主な目次】
第1章 概要
第2章 人工ニューラルネットワークの基礎
第3章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク
第4章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理
第5章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装
第6章 結論
付録
目次
序文
謝辞
第1章 概要
1.1 ニューラルネットワークの歴史
1.2 ソフトウェアにおけるニューラルネットワーク
1.3 ニューロモルフィックハードウェアの必要性
1.4 本書の目的と概略
参考文献
第2章 人工ニューラルネットワークの基礎
2.1 人工ニューラルネットワークの動作原理
2.2 ニューラルネットワークに基づく機械学習
2.3 ネットワークトポロジー
2.4 データセットとベンチマーク
2.5 深層学習
参考文献
第3章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク
3.1 概要
3.2 汎用プロセッサ
3.3 デジタルアクセラレータ
3.4 アナログ・ミックスドシグナルアクセラレータ（analog/mixed-signal accelerators）
3.5 事例研究：適応型動的計画法（ADP）のためのエネルギー効率の高いアクセラレータ
参考文献
第4章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理
4.1 スパイキングニューラルネットワーク
4.2 浅い層を持つSNNにおける学習
4.3 深層SNNでの学習
第4章 付録：Multi-timescale adaptive threshold モデル (MATモデル)
4.付.1 Leaky Integrate and Fire モデル
4.付.2 MATモデル
4.付.3 スパイキングニューロンモデルの比較
参考文献
第5章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装
5.1 特殊化したハードウェアの必要性
5.2 デジタルSNN（digital SNN）
5.3 アナログ/ミックスドシグナルSNN（analog/mixed-signal SNN）
参考文献
第6章 結論
6.1 展望
6.2 結論
参考文献
付録
付.1 ポップフィールドネットワーク
付.2 ポップフィールドネットワークによるメモリの自己修復
参考文献
索引
商品詳細
- 出版社名
- エヌ・ティー・エス
- サイズ
- ２６ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ Ｅｎｅｒｇｙ‐Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｎｅｕｒｏｍｏｒｐｈｉｃ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ
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