以BNN與AlexNet為基礎適用於CIFAR10圖形辨識之積體電路架構設計

Abstract

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。