長期時系列予測が可能な順伝播時系列メモリネットワークのFPGA アーキテクチャ

摘要

近年、深層学習が隆盛を極めており、用途に応じた種々のニューラルネットワークが提案されている。それらの中で動画像、音声といった時系列データの時間的特徴を上手く捉えることでより正確な未来のデータを予測することを目指すニューラルネットワークが存在する。その一つに順伝播時系列メモリネットワーク（Feed-forward Sequential Memory Network；FSMN）が挙げられる。これは従来のネットワークとは構造が異なり、多層ニューラルネットワークに時間領域フィルタを備えることで順伝播演算のみで時系列データの予測を可能にするものである。本稿ではこの FSMN に注目し、このネットワークを実現する FPGA アーキテクチャを提案する。