電気関係学会九州支部連合大会講演論文集
平成30年度電気・情報関係学会九州支部連合大会(第71回連合大会)講演論文集
セッションID: 12-1P-02
会議情報

2のべき乗重みとプルーニングを用いたCNNアクセラレータ
*中原 康宏千竈 純太郎尼崎 太樹飯田 全広久我 守弘末吉 敏則
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

For CNN implementation on FPGA, it is required to consider the resource utilization of multiply-add circuit and memory access for weight of neural network. In this paper, we propose power of 2 approximation of weight. This method enables multiply-add circuit with Shifter and Adder. Our proposed method improved LUT consumption up to 2.5 times.Furthermore, the bit width required for weight was reduced to 5 bits in Convolutional layer and to 3bits in Fully connected layer.

著者関連情報
© 2018 電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会
前の記事 次の記事
feedback
Top