FPGA実装によるオンライン学習型ELM: 低複雑性予測可塑性規則

この研究は、ニューラルネットワークの一種であるExtreme Learning Machine (ELM) 内のオンライン学習のための効率的なハードウェア実装を探求しています。Field-Programmable Gate Array (FPGA) の使用は、リアルタイム処理と、潜在的に組み込みアプリケーションに焦点を当てていることを示唆しています。

• •FPGA上でオンライン学習型ELMの実装を調査。
• •効率のために低複雑性予測可塑性規則に焦点を当てています。
• •リアルタイムアプリケーションのパフォーマンス向上を目指しています。