予測符号化ネットワークの合成可能な RTL 実装
arXiv cs.AI / 2026/3/20
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要点
- 本論文はデジタルで合成可能な RTL アーキテクチャを提示し、離散時間の予測符号化学習ダイナミクスを直接ハードウェア上で実装することで、オンライン・分散学習におけるバックプロパゲーションの課題に対処します。
- 各ニューラルコアは自らの活動、予測誤差、シナプス重みを保持し、隣接する層とのみ固定配線接続を介して通信します。
- 監督付き学習と推論は、ニューロンごとに用意されたクランプ素子によって境界条件を強制し、局所的な更新スケジュールを変更することなく有効になります。
- 設計は決定論的で合成可能であり、逐次 MAC データパスと固定の有限状態スケジュールを中心に構築され、タスク特有の命令列を回避します。
- 貢献は新しい学習則ではなく、接続性・パラメータ・境界条件を介して予測符号化ダイナミクスをハードウェアで実現するための完全なハードウェア基盤を提供する点にあります。
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