JP2020140546A - データ処理装置及びその方法 - Google Patents
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Abstract
Description
input(x,y):座標(x、y)での参照画素値
output(x,y):座標(x、y)での演算結果
weight(column,row):output(x、y)の演算に使用する重み係数
columnSize、rowSize:コンボリューションカーネルサイズ
である。
図1〜図8を参照して本発明の実施形態1を説明する。
Wl=Wx(l,f,f’)×Wy(l,f,f’)×(Fl×Fl−1)
Sl=(IX×IY)×(Fl+Fl−1)
l:生成対象となる階層番号(1,2,…)
f:生成特徴面番号
f’:参照特徴面番号
Wx(l,f,f’):カーネルサイズ水平方向
Wy(l,f,f’):カーネルサイズ垂直方向
Ft:生成特徴面数
Ft−1:参照特徴面数
IX,IY:入力画像サイズ(水平方向,垂直方向)
として表すことができる。
上記実施形態では特徴抽出処理としてCNN演算処理の場合について説明したが、これに限るわけではなく、パーセプトロン等他の様々な階層的な処理に適用可能である。
102 制御部
103 重み係数格納部
104 特徴面格納部
105 畳み込み演算部
601 CNN演算処理部
Claims (10)
- 入力データに対し、ニューラルネットワークに対応する階層的な演算処理を実行するデータ処理装置であって、
前記ニューラルネットワークに対応する階層的な演算処理を、予め定められた複数の処理単位に分割し、該分割した処理単位ごとに処理に用いる制御データをセットとした複数の制御データセットを保持する保持手段と、
前記保持手段から前記複数の制御データセットを順に転送する転送手段と、
前記転送手段から転送された1つの制御データセットを用いて、当該制御データセットに対応する前記分割した処理単位の演算処理を行う演算処理手段とを備えることを特徴とするデータ処理装置。 - 前記処理単位は、前記ニューラルネットワークの階層単位であることを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。
- 前記処理単位は、前記ニューラルネットワークの特徴面単位であることを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。
- 前記制御データは、前記演算処理の重み係数と動作パラメタとを含むことを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。
- 前記処理単位は、該処理単位の処理に必要な重み係数のメモリ量が、前記演算手段の参照するメモリにおける重み係数の格納部のメモリサイズ以下となるように定められていることを特徴とする請求項4記載のデータ処理装置。
- 前記演算処理手段は、演算処理の実行と並列に、次の演算処理に使用する重み係数を重み係数格納部へ格納することを特徴とする請求項4記載のデータ処理装置。
- 前記演算処理手段は、演算の実行と並列に次の処理に使用する動作パラメタをレジスタへ設定することを特徴とする請求項4記載のデータ処理装置。
- 前記処理単位は、該処理単位の処理に必要な特徴面を保持するためのメモリ量が、前記演算手段の参照するメモリにおける特徴面の格納部のメモリサイズ以下となるように定められていることを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。
- 前記転送手段は、複数のデータセットを連続して転送することを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。
- 入力データに対し、ニューラルネットワークに対応する階層的な演算処理を実行するデータ処理方法であって、
前記ニューラルネットワークに対応する階層的な演算処理を、予め定められた複数の処理単位に分割し、該分割した処理単位ごとに処理に用いる制御データをセットとした複数の制御データセットを保持手段に保持する保持工程と、
前記保持手段から前記複数の制御データセットを順に転送する転送工程と、
前記転送手段から転送された1つの制御データセットを用いて、当該制御データセットに対応する前記分割した処理単位の演算処理を行う演算処理工程とを備えることを特徴とするデータ処理方法。
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