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【24h】

効率的なFPGA実装のためのハードウェア指向ニューラルネットワーク

机译:面向硬件的神经网络,用于高效FPGA实现

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摘要

本稿ではRBM とAE のハードウェア指向アルゴリズ ムを提案し,その性能を評価した.DNN は日進月歩で 次々に新しいアルゴリズムが提案されている.一方,提 案した切り捨てビットの積極活用や,ネットワーク構造 に着目した回路規模削減手法は,他のDNN へ広く適用 できる可能性がある.今後は提案手法のFPGA 実装を 進めると共に,提案手法をベースにDNN の回路化にお いて広く活用できるハードウェア化手法を検討していく.
机译:在本文中,我们提出了一种RBM和AE的硬件定向算法,并评估其性能。 DNN在Nisshin Meist中提出了一个陆续的新算法。另一方面,所提出的截断比特和专注于网络结构的电路缩放减少方法的实际使用可以广泛应用于其他DNN。展望未来,我们将采用所提出的方法的FPGA实现,并考虑基于所提出的方法广泛用于DNN的电路化的硬件化方法。

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