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J-GLOBAL ID：201902250592762616   整理番号：19A1489769

二値ReRAMアレイのメモリ内処理のためのDNNモデル最適化の共設計【JST・京大機械翻訳】

Co-Design of DNN Model Optimization for Binary ReRAM Array In-Memory Processing

著者 (2件)： Guan Yue (Waseda University, Graduate School of Information, Production and Systems, Kitakyushu, Japan) ,  Ohsawa Takashi (Waseda University, Graduate School of Information, Production and Systems, Kitakyushu, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IMW  ページ： 1-4  発行年： 2019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： 本研究において,ReRAM神経形態システムの新しい設計を,効率的にアレイにおける深いニューラルネットワーク(DNN)を処理するために提案した。二値ニューラルネットワークモデルを構築し,MNISTデータセット上で最適化した。得られたモデルを,提案したReRAMアレイで処理するためにシミュレーションした。ソフトウェアにおけるハードウェアとネットワークモデル最適化の間の共同設計を実行可能なハードウェア設計と一般化可能なモデルを達成するために解析した。このような共同設計モデルを用いて,ReRAMアレイプロセスDNNは,製造変動に対して高いロバスト性を有する。Copyright 2019 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： ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  ハードウェア ,  *記憶装置 ,  *最適化 ,  ハードウェア設計 ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： 設計モデル ,  共同設計 ,  ネットワークモデル ,  神経回路網モデル ,  神経 ,  *ReRAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二値 ,  ReRAM ,  アレイ ,  モデル ,  最適化 ,  設計