確率的計算を用いたGate Recurrent Unit の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS25005

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2025/03/11

タイトル(英語): Investigation of the Gate Recurrent Unit implemented with Stochastic Computing

著者名: 別役 拓哉(豊橋技術科学大学),市川 周一(豊橋技術科学大学)

著者名(英語): Takuya Betchaku(Toyohashi University of Technology),Shuichi Ichikawa(Toyohashi University of Technology)

キーワード: リカレントニューラルネットワーク|確率的計算|ＦＰＧＡ|RNN|Stochastic Computing|FPGA

要約(日本語): GRU (Gate Recurrent Unit)は，RNN (Recurrent Neural Network)の一種であり，長期的な依存関係を学習しやすいように改良されたモデルである．本研究では，C++言語と高位合成技術により，GRUに確率的計算(Stochastic Computing)を適用した場合のFPGA上での資源量・レイテンシ・消費電力の見積を行う．

要約(英語): GRU (Gate Recurrent Unit) is an enhancement of RNN (Recurrent Neural Network). This work aims to integrate stochastic computing into GRU by using C++ and HLS, and estimates the resource usage, the latency, and the power consumption on an FPGA device.

本誌: 2025年3月14日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 19-23 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 651 Kバイト