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  1. 研究報告
  2. 組込みシステム(EMB)
  3. 2022
  4. 2022-EMB-059

CNNのクラスタリングによる圧縮と推論アクセラレータの検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217235
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217235
1fd4fe69-508c-47d3-8d2d-cc5806255c02
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EMB22059015.pdf IPSJ-EMB22059015.pdf (1.8 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
EMB:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-03
タイトル
タイトル CNNのクラスタリングによる圧縮と推論アクセラレータの検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ニューラルネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者所属
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者名 空閑, 康太

× 空閑, 康太

空閑, 康太

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高前田, 伸也

× 高前田, 伸也

高前田, 伸也

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) はコンピュータビジョンの分野で頻出である.近年は IoT デバイスの普及により組込みシステムでの需要も高い.FPGA 実装も多く試みられているが,CNN のパラメタ数は膨大なため,限られたリソース下ではパラメタをオフチップメモリに格納し,計算で必要となるたびに取得することがほとんどである.本稿では,量子化後のカーネルが類似することに着目し,畳み込み演算を組み合わせ回路として展開する,外部メモリアクセス不要なアーキテクチャについて検討を行った.また,このアーキテクチャに適した,クラスタリ ングと量子化を含む圧縮アルゴリズムを提案,評価し,精度と圧縮のトレードオフを明らかにした.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12149313
書誌情報 研究報告組込みシステム(EMB)

巻 2022-EMB-59, 号 15, p. 1-6, 発行日 2022-03-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-868X
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:34:20.554863
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