C-016
再帰型ニューラルネットワークを用いた学習・推論器のFPGA実装および音声識別

◎星　郁雄・天野　洋・橋本大志・田中大智・角江　崇・下馬場朋禄・伊藤智義（千葉大）

近年、深層学習を用いた画像認識や音声識別の研究が盛んに行われている．これらの研究が発展するにつれて，学習や識別の高速化や機器に組み込んだ際の消費電力の低減が求められるようになってきている．これらの要求を達成するために深層学習をFPGAで実装する試みがこれまであったが，深層学習における層の多さに起因してメモリの使用量や積和演算の量がボトルネックとなっていた．そこで我々はこれらのボトルネックを解消できる，ネットワークに再帰構造を持つRNN(Recurrent Neural Network)を用いて深層学習の学習部，推論部をFPGAに実装した．この回路を用いて実際に音声識別の学習、推論を行い，設計した回路の評価を行った．