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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：
中原啓貴
金额：
$ 10.98万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
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

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。

The existing CNN loop reduction method is applied to improve performance. CIFAR-10- This combination enables the ZCU102 FPGA to evaluate and implement the device, improve the performance of the combination and GPU comparison. This paper discusses how to improve the learning speed of audio CNN and how to construct the FPGA environment.

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：
Journal of Signal Processing Systems
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：
IEICE Trans. Inf. Syst.
影响因子：
0
作者：
Akira Jinguji;Shimpei Sato;Hiroki Nakahara
通讯作者：
Hiroki Nakahara

FPGA-Based Training Accelerator Utilizing Sparseness of Convolutional Neural Network

DOI：
10.1109/fpl.2019.00036
发表时间：
2019-09
期刊：
2019 29th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL)
影响因子：
0
作者：
Hiroki Nakahara;Youki Sada;Masayuki Shimoda;Kouki Sayama;Akira Jinguji;Shimpei Sato
通讯作者：
Hiroki Nakahara;Youki Sada;Masayuki Shimoda;Kouki Sayama;Akira Jinguji;Shimpei Sato

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