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J-GLOBAL ID：202102251583026745   整理番号：21A2041544

FPGAにおけるフィードフォワードニューラルネットワークスループット最適化実装のアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Approach of Feed-Forward Neural Network Throughput-Optimized Implementation in FPGA

著者 (4件)： Novickis Rihards ,  Justs Daniels Janis ,  Ozols Kaspars ,  Greitans Modris
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 12  ページ： 2193  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワーク(ANNs)は,広範囲の挑戦に対して受け入れられているアプローチとなっている。一方,チップ製造プロセスの進歩は,新しい計算ソリューションを要求する飽和に近づく。本研究では,完全接続フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)のためのFPGAベース加速器開発の新しいアプローチを示した。特別なツールを開発し,FFNNを基本層に分割し,計算資源を割り当て,高レベル合成(HLS)ツールのための高レベルC++記述を生成した。種々のトポロジーを実装し,ベンチマークし,関連する研究との比較を提供した。提案した方法論を高スループット仮想センサの実装に適用した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  加速器 ,  *最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *スループット ,  ベンチマーク ,  生産工程 ,  *FPGA
準シソーラス用語： *フィードフォワードニューラルネットワーク ,  ハイスループット ,  計算資源 ,  仮想センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： FPGA ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  スループット最適化 ,  仮想センサ ,  HLS

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (37件)：

• Krizhevsky, A.; Sutskever, I.; Hinton, G.E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Commun. ACM 2017, 60, 84-90.
• Liu, W.; Wang, Z.; Liu, X.; Zeng, N.; Liu, Y.; Alsaadi, F.E. A survey of deep neural network architectures and their applications. Neurocomputing 2017, 234, 11-26.
• Soni, D. Spiking Neural Networks, the Next Generation of Machine Learning. 2018. Available online: https://towardsdatascience.com/spiking-neural-networks-the-next-generation-of-machine-learning-84e167f4eb2b (accessed on 18 December 2020).
• Qiao, L.; Zhao, H.; Huang, X.; Li, K.; Chen, E. A Structure-Enriched Neural Network for network embedding. Expert Syst. Appl. 2019, 117, 300-311.
• Ince, T.; Kiranyaz, S.; Eren, L.; Askar, M.; Gabbouj, M. Real-Time Motor Fault Detection by 1-D Convolutional Neural Networks. IEEE Trans. Ind. Electron. 2016, 63, 7067-7075.

タイトルに関連する用語 (5件)： FPGA ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  スループット ,  最適化 ,  実装