論文の概要: Hardware Implementation of Hyperbolic Tangent Function using Catmull-Rom Spline Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13516v1
• Date: Mon, 13 Jul 2020 07:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 00:44:12.262449
• Title: Hardware Implementation of Hyperbolic Tangent Function using Catmull-Rom Spline Interpolation
• Title（参考訳）: Catmull-Rom Spline補間を用いた双曲型タンジェント関数のハードウェア実装
• Authors: Mahesh Chandra
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、多くのコンピュータビジョンや、オブジェクト認識や音声認識などのヒューマンマシンインタフェースタスクにおいて、最先端の成果をもたらす。 これらのネットワークは計算コストがかかるため、より低コストで必要な性能を達成するためにカスタマイズされたアクセラレータが設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.429955391775968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks yield the state of the art results in many computer vision and human machine interface tasks such as object recognition, speech recognition etc. Since, these networks are computationally expensive, customized accelerators are designed for achieving the required performance at lower cost and power. One of the key building blocks of these neural networks is non-linear activation function such as sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), and ReLU. A low complexity accurate hardware implementation of the activation function is required to meet the performance and area targets of the neural network accelerators. This paper presents an implementation of tanh function using the Catmull-Rom spline interpolation. State of the art results are achieved using this method with comparatively smaller logic area.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、オブジェクト認識や音声認識など、多くのコンピュータビジョンやヒューマンマシンインタフェースタスクにおいて、最先端の技術結果をもたらす。 これらのネットワークは計算コストがかかるため、低コストで必要な性能を達成するためにカスタマイズされたアクセラレータが設計されている。 これらのニューラルネットワークの重要な構成要素の1つは、シグモノイド、双曲タンジェント(tanh)、ReLUのような非線形活性化関数である。 ニューラルネットワークアクセラレータの性能と領域目標を満たすためには,アクティベーション関数のハードウェア実装が低複雑性である必要がある。 本稿では, catmull-rom スプライン補間を用いた tanh 関数の実装について述べる。 この手法は論理領域が比較的小さいため, 技術結果が得られている。

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