投射野型積和演算及び荷重基底分解アルゴリズムを用いたConvolutional Neural Network VLSIアーキテクチャ(NC企画セッション : ニューロハードウェア)

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概要

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多層構造を有する畳み込み型ニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)は,入力画像の変形に強い画像検出・認識モデルとして良く知られている.これをロボットの視覚系や実時間で動作する知的視覚システムなどに適用するためには,VLSIとしての実装化が不可欠である。本報告では,積和演算処理数を削減するための新しいアルゴリズムとして,投射野型積和演算処理手法と2次元的に分布したニューロン・アレイにおける荷重基底分解演算処理手法を提案する.また,このアルゴリズムを基にしたVLSIアーキテクチャを提案し,その演算性能の評価を行なう。
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-11-20

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