學位論文

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Subject: search.filters.subject.二元化類神經網路

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    低面積BWNN積體電路設計及應用於人臉辨識之研究
    (2019) 張茗雅; Chang, Ming-Ya
    人工智慧議題在近幾年來竄起，以及類神經網路的快速發展，使得我們的生活逐漸加入了類神經網路的應用，例如：股價預測、語音辨識、人臉辨識，尤其在APPLE公司推出了加入臉部辨識的手機機型後，帶給人們更多的便利性，也讓人臉辨識議題得到更多的關注。 然而裝載在行動裝置上勢必需要低功率且不能使用太多的硬體資源，因此本論文的研究目的是設計低面積電路於FPGA上實作人臉辨識。不過利於圖像辨識的摺積神經網路是利用浮點數做運算，這會造成硬體的消耗資源上升，為此本論文使用二元化類神經網路來實現人臉辨識，藉由量化模型的方式下降硬體面積，二元化類神經網路相較於摺積神經網路辨識率是較低的，於是本論文捨棄使用量化活化函數只保留量化參數，簡稱BWNN(Binarized Weights Neural Networks)，以此可以達到與摺積神經網路相匹敵的辨識效能。 本論文亦設計Partial output架構，此能更加降低硬體的消耗資源，依實驗結果顯示，本論文能兼具低面積、低消耗功率且又有著高辨識率的優點，因此可以在更小的晶片上實現人臉辨識系統，使得在生活中能更被廣泛應用。
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    以BNN與AlexNet為基礎適用於CIFAR10圖形辨識之積體電路架構設計
    (2017) 王愷薇; Wang, Kai-Wei
    本論文以FPGA實作AlexNet摺積類神經網路模型之硬體電路架構，並以CIFAR10全彩圖像資料庫作為圖像辨識數據，設計適用於該資料庫的圖形辨識電路架構，傳統的摺積類神經網路以浮點數形式存取運算所用到的相關參數，同時運算方式較為複雜，這種模式不僅會增加記憶體的存取資源消耗，也會造成運算的負擔。本論文將二元化類神經網路技術結合至電路設計中，其最主要的核心概念是將權重及運算結果透過二元化相關演算法簡化為二進制表示法，並使用XNOR做位元運算，此作法不僅能降低FPGA資源消耗，同時也能提升運算效率。 本論文選用AlexNet作為設計電路之模型，AlexNet對於全彩圖像的辨識結果優於LeNet5，而AlexNet相較於其他結構複雜的摺積類神經網路模型更適合實作於硬體電路，雖然AlexNet所使用的參數較多，以原始32bit 浮點數存取權重確實在硬體上難以實現，但利用二元化類神經網路便可將權重簡化至1bit二進位碼，而運算子則不需要使用到浮點數的加法器與乘法器，這不單是降低內建記憶體及暫存器資源使用，更提升存取記憶體的效能。 依據實驗結果，本論文所提出之硬體架構相較於近期相關研究有低面積資源消耗之優點，且辨識精確度不亞於其他研究架構，對於現今人工智慧晶片發展領域，本論文所提出之硬體架構著實具有競爭價值。