同期シフトデータ転送に基づくDeep Convolutional Neural NetworkのFPGA実装

摘要

近年，Deep Neural Network（DNN）による機械学習が画像の判別や音声の認識など，様々な分野で注目されている．一方，DNNの学習と構造の最適化には膨大な計算時間と高性能の計算機を要する．本研究ではDeep Convolutional Neural Network（DCNN）の学習や構造の最適化を高速に実行することを目的として，学習と識別の高速処理に適した2次元アレイ型のハードウェアの構成を示す．また，同期シフトデータ転送に基づいたFPGAでの実装結果及び処理速度の予測を示す．