電子情報通信学会総合大会講演要旨
A-15-2
DNN-MPC:シフト加算によるDeep Neural Networks圧縮方式
○中村敏明(日立)・岩谷直樹(九工大)・広津鉄平・堀口辰也(日立)・田向 権(九工大)
機械学習の1つの手法として、ディープニューラルネットワークがある。ニューラルネットワークの基本単位であるニューロンは、複数の入力データとそれに対応する重み係数を乗算し、それらの乗算結果を加算し出力する構成である。そのため、FPGA等の論理回路で実現する場合、多数の乗算器が必要となり回路の大規模化が問題となる。本発表では、入力データと重みデータの乗算をビットシフトを基本とした近似演算に置き換えて回路実装することで性能と小規模回路を両立するシフト加算方式を提案する。