雑音畳込みニューラルネットワークの研究開発
【研究キーワード】
ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 / CNN / 組込みシステム / 画像圧縮 / Deep Learning / 計算機システム / 高性能計算 / Noise Convolution
【研究成果の概要】
白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その処理速度や使用リソース量を明らかにした。佐藤研究グループでは、雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワークの学習結果を評価して、雑音畳み込みの有用性を明らかにした。また、様々な応用事例に対する評価を行った。中原研究グループでは、雑音を活用した低ビットニューラルネットワークの研究開発を行った。低ビットニューラルネットワークのFPGA回路実装の検討を行った。また、雑音を加えても精度劣化が生じない学習ツールを開発した。実用的な応用事例として、物体検出・自然言語処理・領域分割・クラス分類に適用し、提案手法が有用であることを明らかにした。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
佐野 健太郎 | 国立研究開発法人理化学研究所 | 計算科学研究センター | チームリーダー | (Kakenデータベース) |
佐藤 真平 | 信州大学 | 学術研究院工学系 | 助教 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【配分額】17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)