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On a noise convolutional neural network
关于噪声卷积神经网络
基本信息
- 批准号：19H04078
- 负责人：
- 金额：$ 10.98万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份：2019
- 资助国家：日本
- 起止时间：2019-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
雑音CNN回路に既存のパラメータ削減方法である低ビット化と枝刈り手法を適用して更に性能向上させた。CIFAR-10ベンチマーク画像の学習により、ResNetベースのモデルに対して雑音畳み込みは既存畳み込みと等価なので、既存手法と組合せが可能であることを明らかにした。これら組合せをZCU102FPGA評価ボードを用いて実装を行い、組み込みGPUと比較して性能を向上させた。また、雑音CNNの学習高速化のためのFPGAクラスタの環境構築を行い、雑音CNNの学習方式を検討した。
现有的减少参数的方法（即降低位和修剪方法）已应用于噪声CNN电路，以进一步提高性能。通过学习CIFAR-10基准图像，我们透露，噪声卷积等于基于RESNET模型的现有卷积，因此可以将其与现有方法相结合。这些组合使用ZCU102FPGA评估板实施，与嵌入式GPU相比，性能得到了提高。此外，我们为FPGA群集构建了一个环境，以加快噪声CNN的学习，并检查了噪声CNN的学习方法。
项目成果
期刊论文数量（28）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
FPGA-Based Inter-layer Pipelined Accelerators for Filter-Wise Weight-Balanced Sparse Fully Convolutional Networks with Overlapped Tiling
- DOI：10.1007/s11265-021-01642-6
- 发表时间：2021-02
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Masayuki Shimoda;Youki Sada;Hiroki Nakahara
- 通讯作者：Masayuki Shimoda;Youki Sada;Hiroki Nakahara
Weight Sparseness for a Feature-Map-Split-CNN Toward Low-Cost Embedded FPGAs
面向低成本嵌入式 FPGA 的特征映射分割 CNN 的权重稀疏
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Akira Jinguji;Shimpei Sato;Hiroki Nakahara
- 通讯作者：Hiroki Nakahara
Edge Inference Engine for Deep & Random Sparse Neural Networks with 4-bit Cartesian-Product MAC Array and Pipelined Activation Aligner
深度边缘推理引擎
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Kota Ando;Jaehoon Yu;Kazutoshi Hirose;Hiroki Nakahara;Kazushi Kawamura;Thiem Van Chu;Masato Motomura
- 通讯作者：Masato Motomura
Deep Learning Accelerator for an Intelligent Camera
用于智能相机的深度学习加速器
- DOI：
- 发表时间：2019
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Ryosuke Kuramochi;Youki Sada;Masayuki Shimoda;Shimpei Sato;Hiroki Nakahara
- 通讯作者：Hiroki Nakahara
A High-Throughput Detection Circuit based on 2q+1-Valued Deep Neural Networks
一种基于2q 1值深度神经网络的高通量检测电路
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Naoto Soga;Ryosuke Kuramochi;Hiroki Nakahara
- 通讯作者：Hiroki Nakahara
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中原 啓貴其他文献
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