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J-GLOBAL ID：201802272960660543   整理番号：18A2029209

28nm CMOSにおける141UW,2.46pJ/ニューロン2値化畳込みニューラルネットワークに基づく自己学習音声認識プロセッサ【JST・京大機械翻訳】

A 141 UW, 2.46 PJ/Neuron Binarized Convolutional Neural Network Based Self-Learning Speech Recognition Processor in 28NM CMOS

著者 (7件)： Yin Shouyi (Tsinghua University) ,  Ouyang Peng (Beihang University, Beijing, China) ,  Zheng Shixuan (Tsinghua University) ,  Song Dandan (Tsinghua University) ,  Li Xiudong (Tsinghua University) ,  Liu Leibo (Tsinghua University) ,  Wei Shaojun (Tsinghua University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： VLSI Circuits  ページ： 139-140  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： 超低電力音声認識プロセッサを,最適化二値畳込みニューラルネットワーク(BCNN)に基づく,28nm CMOS技術に実装した。ユーザの特徴を学習し,フライ上の認識精度を改善するために,調整した自己学習機構を実装した。測定結果は,このプロセッサが,2.5MHzで動作するとき,141uWの電力消費と2.46pJ/Neuronのエネルギー効率でリアルタイム音声認識をサポートし,一方,ほとんどの98.6%の認識精度を達成することを示した。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： *ニューロン ,  *音声認識 ,  電力消費 ,  CMOS ,  *演算プロセッサ ,  エネルギー効率 ,  最適化
準シソーラス用語： 実時間 ,  認識精度 ,  超低消費電力 ,  *自己学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： CMOS ,  ニューロン ,  2値化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  自己学習 ,  音声認識 ,  プロセッサ