革新的なニューラルネットワークのハードウェア実装法

国立大学法人九州工業大学

福岡県北九州市戸畑区仙水町１番１号

この技術でできること

乱数生成器を必要としない深層学習のためのハードウェア実装方法

相談したいこと

技術の特徴

本特許は、ニューラルネットワークのハードウェア実装に関するもので、乱数生成器を必要としない深層学習の実装方法を提供します。特定の演算から状態値を求め、これを変数として発火確率関数を用いて各ユニットの発火または非発火の状態を決定します。固定小数点2進数のビット幅を超過して切り捨てられるビットは、小数部の下位側のビットまたは固定小数点2進数の整数部の上位側ビットとして用いられ、これにより乱数を生成します。この方法により、乱数生成器を必要とせず、計算効率と精度を向上させることが可能です。

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本特許の技術を活用し、乱数生成器を必要としない新たなAIハードウェアを開発することで、計算効率と精度を向上させるとともに、ハードウェアのコストと消費電力を削減することが可能となります。

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参考情報

活用条件

サブスクリプション・未選択
権利譲渡・未選択
ライセンス契約・未選択

商品化・サービス化: ASK
実証実験: ASK
サンプル・プロトタイプ: ASK

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権利概要

出願番号: 特願2016-156471
発明の名称: 乱数生成器が不要なニューラルネットワークのハードウェア実装の方法及び乱数生成器が不要なニューラルネットワーク
出願人／権利者: 国立大学法人九州工業大学
住所: 福岡県北九州市戸畑区仙水町１番１号
公開番号: 特開2018-025920
登録番号: 特許第6831990号

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