講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-01-30 11:50
同期シフトデータ転送に基づくDeep Convolutional Neural NetworkのFPGA実装 ○李 寧・富岡洋一・北澤仁志(東京農工大) VLD2014-140 CPSY2014-149 RECONF2014-73 |
抄録 |
(和) |
近年,Deep Neural Network (DNN)による機械学習が画像の判別や音声の認識など,様々な分野で注目されている.一方,DNNの学習と構造の最適化には膨大な計算時間と高性能の計算機を要する.本研究ではDeep Convolutional Neural Network (DCNN)の学習や構造の最適化を高速に実行することを目的として,学習と識別の高速処理に適した2次元アレイ型のハードウェアの構成を示す.また,同期シフトデータ転送に基づいたFPGAでの実装結果及び処理速度の予測を示す. |
(英) |
Due to its effectiveness, machine learning based on deep neural network is getting more and more popular in image and speech recognition area, recently. However, it consumes a large amount of time for training and structure optimization even by high performance computers. In this report, we present a deep convolutional neural network hardware based on 2D single instruction multiple data (SIMD) array and synchronous shift data transfer which is suitable for parallel computing for training and prediction. |
キーワード |
(和) |
FPGA / 同期シフトデータ転送 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / / / / |
(英) |
FPGA / Synchronous Shift Data Transfer / Machine Learning / Neural Network / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 426, VLD2014-140, pp. 175-180, 2015年1月. |
資料番号 |
VLD2014-140 |
発行日 |
2015-01-22 (VLD, CPSY, RECONF) |
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) |
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VLD2014-140 CPSY2014-149 RECONF2014-73 |
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