近年、深層学習が隆盛を極めており、用途に応じた種々のニューラルネットワークが提案されてきた。中でも時系列データの文脈を上手く捉えることでより正確な未来のデータを予測することを目指すニューラルネットワークの一つである順伝播時系列メモリネットワーク （Feed-forward Sequential Memory Network; FSMN）に注目した。これは、順伝播多層ニューラルネットワーク内にデジタルフィルタを備えることで時系列データの予測を可能にするものである。時系列データを扱うモデルとして帰還路を持つRNNが広く知られていたが、このFSMNモデルはそれを持たない。
本発表ではこのFSMNの処理を部分時分割で実現するFPGAアーキテクチャを提案する。