特許
J-GLOBAL ID：201803008778441930
畳み込みニューラルネットワークハードウエア構成
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (8件)：
田中 伸一郎
, 弟子丸 健
, ▲吉▼田 和彦
, 大塚 文昭
, 西島 孝喜
, 須田 洋之
, 上杉 浩
, 近藤 直樹
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-092266
公開番号（公開出願番号）：特開2018-010618
出願日： 2017年05月08日
公開日（公表日）： 2018年01月18日
要約：
【課題】畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のハードウエア実装を構成する方法を提供する。【解決手段】CNNの複数の層の各々に対して、層に対する重み値の分布に基づいて層内の重み値を表すための第1の予め決められたビット長の第1の整数と層に対して固定された第1の指数値とを含む第1の数フォーマットを決定する段階と、CNNの複数の層の各々に対して、層に対して予想されるデータ値の分布に基づいて層内のデータ値を表すための第2の予め決められたビット長の第2の整数と層に対して固定された第2の指数値とを含む第2の数フォーマットを決定する段階と、CNNのハードウエア実装を構成する際に使用するために決定された数フォーマットを格納する段階とを含む畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のハードウエア実装を構成する方法。【選択図】図4
請求項（抜粋）：
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のハードウエア実装を構成するコンピュータ実装方法であって、
前記CNNの複数の層の各々に対して、該層に対する重み値の分布に基づいて該層内の重み値を表すための第1の数フォーマットを決定する段階であって、該第1の数フォーマットが、第1の予め決められたビット長の第1の整数と該層に対して固定された第1の指数値とを含む前記決定する段階と、
前記CNNの複数の層の各々に対して、該層に対して予想されるデータ値の分布に基づいて該層内のデータ値を表すための第2の数フォーマットを決定する段階であって、該第2の数フォーマットが、第2の予め決められたビット長の第2の整数と該層に対して固定された第2の指数値とを含む前記決定する段階と、
CNNの前記ハードウエア実装を構成する際に使用するために前記決定された数フォーマットを格納する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
引用文献：
出願人引用 (1件)
-
"FIXED POINT QUANTIZATION OF DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS"
審査官引用 (1件)
-
"FIXED POINT QUANTIZATION OF DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS"
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