ハードウェア実装を考慮したシグマデルタ型CNNモデル(生命現象,一般)
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概要
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シグマデルタ型セルラーニューラルネットワークは空間領域シグマデルタ変調器であり,優れた画像再構成性能を有する.この方式では,CNNのAテンプレートに2次元ローパスフィルタを用いることによりDACを実現し,Cテンプレートを積分器,非線形出力関数を1-bit量子化器として設計する.CNNの持つ非線形最適化能力により,時空間ダイナミクスを通して最適な2値画像(ハーフトーン画像)及び再構成画像が得られる.しかしながら,Aテンプレートにはガウス型ローパスフィルタ等,実数係数を持つものを選択することが多く,ハードウェア実装には困難さが伴う.本稿では,将来のハードウェア実装を考慮したAテンプレート係数の単純化を行い,様々な画像に対する実験により,提案手法の有効性を確認した.
- 2009-03-03
著者
-
青森 久
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
内藤 裕喜
上智大学理工学部
-
青森 久
上智大学理工学部
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
田中 衛
上智大学大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
田中 衞
上智大学理工学部
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