文献

J-GLOBAL ID：201802271666034555   整理番号：18A1258299

FPGA上の畳込みニューラルネットワークの効率的実装【JST・京大機械翻訳】

Efficient implementation of convolutional neural networks on FPGA

著者 (3件)： Hadnagy A. (Department of Measurement and Information Systems, Budapest University of Technology and Economics, Budapest, Hungary) ,  Feher B. (Department of Measurement and Information Systems, Budapest University of Technology and Economics, Budapest, Hungary) ,  Kovacshazy T. (Department of Measurement and Information Systems, Budapest University of Technology and Economics, Budapest, Hungary)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCC  ページ： 359-364  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイバー物理システム(CPS)は複雑な機械学習アルゴリズムを適用して入力センサ信号を処理し,アクチュエータを通して埋込み環境と相互作用させ,それは本質的にリアルタイムのタスクである。したがって,機械学習アルゴリズムはリアルタイムに評価されなければならず,実装に関する非常に微妙な要求をもたらす。畳込みニューラルネットワーク(CNN)はマシンビジョンアプリケーションにうまく適用される人工ニューラルネットワークであり,従って,CPSにおけるそれらの使用は主に実装の効率によって決定される。しかし,一般的なCPU,DSP,およびGPGPUsを用いて,CNNは典型的に実装されているが,それらの構造と動作により,FPGA実装に対する非常に良い候補である。本論文では,FPGAs上でのCNNの効率的な実装と,Lenetネットワークを用いた実装の初期評価について述べた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *FPGA ,  アクチュエータ ,  相互作用 ,  *ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： FPGA実装 ,  実時間 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： FPGA ,  畳込みニューラルネットワーク ,  実装