2値化畳み込みニューラルネットワークに特化した小型プロセッサの検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT19003

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2019/01/24

タイトル(英語): A study of ultra-small processor with specializes binarized convolutional neural network

著者名: 増淵 友一(愛知工業大学),五島 敬史郎(愛知工業大学),津田 紀生(愛知工業大学)

著者名(英語): Tomokazu Masubuchi(Aichi Institute of Technology),Keishiro Goshima(Aichi Institute of Technology),Norio Tsuda(Aichi Institute of Technology)

キーワード: プロセッサ|小型プロセッサ|ニューラルネットワーク|CPU|Micro Processor|Neural Network

要約(日本語): 通常の畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を動作させるには、乗算回路と大規模なメモリが必要となる。しかし、演算を2値化することにより、乗算回路と大規模なメモリが不要となり、回路規模を削減することが出来る。本研究では超小型でありながら、間接アドレッシングやサブルーチンコールを実現する機能を持つプロセッサIP：Pilaf(Processor with Incredibly Little Area for Function)をベースに、2値化CNNを特化させた超小型プロセッサの設計について検討する。

要約(英語): In order to operate the convolutional neural network (CNN), many multiplication circuits and a large scale memory are required. However, these circuit are unnecessary by using the binary operation method. In this paper, we consider the design of ultra-small processor with binarized CNN based on "Pilaf" (Processor with Incredibly Little Area for Function).

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,429 Kバイト