优化装置和优化方法制造方法及图纸

提供了优化装置和优化方法。一种优化装置包括多个神经元电路和更新控制电路，多个神经元电路分别包括：第一存储器，该第一存储器存储组合目的地信息，接收指示更新目标神经元的更新目标信息，以及输出指示与更新目标信息一致的组合目的地信息的信号；第二存储器，该第二存储器存储加权系数，以及输出与由从第一存储器输出的信号指示的组合目的地信息相对应的加权系数；以及计算电路，该计算电路通过使用加权系数和更新目标神经元的值来随机地允许目标神经元的值的更新，以及输出指示目标神经元的值是否被允许更新的确定结果；该更新控制电路被配置成基于多个确定结果来确定更新目标神经元，更新该更新目标神经元的值，以及输出更新目标信息。

【技术实现步骤摘要】
优化装置和优化方法
本文讨论的实施方式涉及优化装置和优化方法。
技术介绍
作为解决不易被诺伊曼型(Neumann-type)计算机处理的多变量组合优化问题的方法，存在使用伊辛型(Ising-type)能量函数的优化装置(也可以被称为伊辛机或玻尔兹曼机)。优化装置通过用伊辛模型替换问题来计算要计算的问题，该伊辛模型是表示磁体的自旋行为的模型。优化装置还能够通过例如使用神经网络来执行建模。在这种情况下，对应于伊辛模型中包括的多个自旋的多个状态变量中的每一个都用作神经元，该神经元根据另一状态变量的值和指示另一状态变量与自身状态变量的值之间的相互作用的大小的加权系数来输出0或1。优化装置使用例如概率搜索方法诸如模拟退火，以便找到从其获得如上所描述的能量函数的值(称为能量)中的最小值的相应状态变量的值的组合作为解。在相关技术中，存在一种优化装置，其通过使用数字电路执行模拟退火来计算能量被最小化的相应的状态变量的值的组合。在使用神经网络的技术中存在一种通过学习根据点火状态添加或删除神经元的技术。作为相关技术，例如，公开了日本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优化装置，包括：/n多个神经元电路，所述多个神经元电路分别包括：/n第一存储器，其存储组合目的地信息，所述组合目的地信息指示要与目标神经元组合的组合目的地神经元，所述目标神经元是与通过转换优化问题而获得的伊辛模型的多个自旋相对应的多个神经元之一；接收指示值要被更新的更新目标神经元的更新目标信息；以及输出指示与所述更新目标信息一致的所述组合目的地信息的信号，/n第二存储器，其存储指示所述目标神经元与所述组合目的地神经元之间的组合强度的加权系数，以及输出与由从所述第一存储器输出的所述信号指示的所述组合目的地信息相对应的所述加权系数，以及/n计算电路，其通过使用从所述第二存储器输出的所述加权...

【技术特征摘要】
20190529 JP 2019-1006221.一种优化装置，包括：
多个神经元电路，所述多个神经元电路分别包括：
第一存储器，其存储组合目的地信息，所述组合目的地信息指示要与目标神经元组合的组合目的地神经元，所述目标神经元是与通过转换优化问题而获得的伊辛模型的多个自旋相对应的多个神经元之一；接收指示值要被更新的更新目标神经元的更新目标信息；以及输出指示与所述更新目标信息一致的所述组合目的地信息的信号，
第二存储器，其存储指示所述目标神经元与所述组合目的地神经元之间的组合强度的加权系数，以及输出与由从所述第一存储器输出的所述信号指示的所述组合目的地信息相对应的所述加权系数，以及
计算电路，其通过使用从所述第二存储器输出的所述加权系数和所述更新目标神经元的值来随机地允许所述目标神经元的值的更新，以及输出指示所述目标神经元的值是否被允许更新的确定结果，以及
所述多个神经元电路被分别配置成输出针对彼此不同的目标神经元的确定结果；以及
更新控制电路，所述更新控制电路被配置成：基于从所述多个神经元电路输出的多个确定结果来确定所述更新目标神经元，更新所述更新目标神经元的值，以及输出所述更新目标信息。


2.根据权利要求1所述的优化装置，
其中，所述第一存储器输出指示是否保持有与所述更新目标信息一致的所述组合目的地信息的一致性确定信息，以及
当所述多个神经元电路中的输出指示未保持与所述更新目标信息一...

【专利技术属性】
技术研发人员：塚本三六，田村泰孝，松原聪，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP