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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-01-29 14:00 k近傍法に基づいた高速・低消費電力かつエラーフリーな学習・認識SoCの開発 ○山崎翔悟・赤澤智信・安 豊偉・Hans Juergen Mattausch（広島大）  ICD2013-136 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，学習・認識SoCに向けたk近傍法のハードウェア実装を提案する．クロックカウント式ユークリッド距離検索連想メモリの検索結果を用い，これまでVLSIでの効果的な実装例がなかったk近傍法をデジタルかつ効率的な処理で実現した．参照データのクラス情報をSRAMへ保存することにより，参照データのクラス数の制約がなく様々な検索状況に対し柔軟な検索が可能である．180nm CMOSテクノロジーでのチップ設計により，システムを連想メモリ単体の最近傍検索からより汎用性の高いk近傍法へと拡張したが，その面積はSoC全体の面積25mm2に対し，k近傍法を実行するLSIは0.445mm2と小面積での実現に成功した． |
| （英） | In this study, we propose the hardware implementation of the k-nearest neighbor method on an SoC with learning and recognition capability. Using the results of the clock-counting type word-parallel Euclidean-distance search associative memory, an integrated digital implementation of the k-nearest neighbor algorithm with high-speed, low-power processing was realized which was not possible previously. By saving the class information of all reference data in an SRAM, flexible search becomes possible for a variety of situations with no restriction of the number of classes for the reference data. The chip design, using 180nm CMOS technology, extended the word-parallel high-speed nearest neighbor search of the associative memory to the more versatile k-nearest neighbor recognition algorithm. In comparison to the 25mm2 area of the entire SoC, the extension circuit to the k-nearest neighbor algorithm was realized with a small area consumption of only 0.445mm2. | |
| キーワード | （和） | 連想メモリ / ユークリッド距離 / k近傍法 / パターンマッチング / パターン認識 / / / |
| （英） | associative memory / Euclidean distance / k-NN / pattern matching / pattern recognition / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 419, ICD2013-136, pp. 85-88, 2014年1月. | |
| 資料番号 | ICD2013-136 | |
| 発行日 | 2014-01-21 (ICD) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICD2013-136 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICD |
| 開催期間 | 2014-01-28 - 2014-01-29 |
| 開催地（和） | 京都大学時計台記念館 |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. Tokeidai Kinenkan |
| テーマ（和） | 学生・若手研究会 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICD |
| 会議コード | 2014-01-ICD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | k近傍法に基づいた高速・低消費電力かつエラーフリーな学習・認識SoCの開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of a Learning and Recognition SoC Based on the k Nearest-Neighbor Algorithm with High-Speed, Low-Power and Error-Free Operation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連想メモリ / associative memory |
| キーワード(2)（和/英） | ユークリッド距離 / Euclidean distance |
| キーワード(3)（和/英） | k近傍法 / k-NN |
| キーワード(4)（和/英） | パターンマッチング / pattern matching |
| キーワード(5)（和/英） | パターン認識 / pattern recognition |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 翔悟 / Shogo Yamasaki / ヤマサキ ショウゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤澤 智信 / Toshinobu Akazawa / アカザワ トモノブ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安 豊偉 / Fengwei An / アン フェンウェイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Hans Juergen Mattausch / Hans Juergen Mattausch / マタウシュ ハンス ユルゲン |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-01-29 14:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICD |
| 資料番号 | ICD2013-136 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.419 |
| ページ範囲 | pp.85-88 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2014-01-21 (ICD) |
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