Extension of Stochastic ReLU Function Circuits to Bipolar Representation in Superconducting Circuits
多川 泰人, 吉川 信行, 山梨 裕希 (横浜国大)
Abstract:確率的演算の一つであるストカスティック演算(SC)は、2進数列内の`1’の存在確率で数値表現を行う。SCには正の値のみを用いるユニポーラ表現と正の数と負の数を扱うバイポーラ表現がある。我々はSCを用いた人工ニューラルネットワーク(ANN)の実装に向けて、入出力関係がReLU関数になっているSC回路を設計した。当該回路はユニポーラ表現を用いており否定的な推論を行うことが難しい。簡易に否定的な推論を行うため、バイポーラ表現を扱うことができる拡張回路を設計した。本回路によりANNの活性化関数単体での素子数は増えるが、より複雑な特徴抽出を行う高度なANNを実装することが可能となりその実用性の向上が見込める。