【無料で読める】PyTorchによるEdge AIのためのDeep Learning: 量子化ニューラルネットワーク 実装による計算コスト低減

人工知能処理に使われるニューラルネットワークを量子化する手法についてまとめたものです。画像認識のCNNを2値および3値に量子化する流れを解説しています。Pythonのソースコード付きで必要なライブラリ(PyTorch等)をインストールすれば実行も可能です。前半では数式や図を用いて量子化ニューラルネットについて概念の話、後半は画像認識のためのツールの紹介、プログラミングについての話です。近年、機械学習の中でもディープラーニングの発展が目覚ましいです。半導体技術の向上やアルゴリズムの改善などで多くの分野で使われるようになってきました。高度処理ゆえにハードウェアの制約や負担も大きいです。畳み込みなどの積和演算を浮動小数点精度ではなく1bitや2bitで表せたら演算回路も小さく済むでしょう。本書では量子化ニューラルネットワークを用いて膨大な回数の積和演算を簡略化しています。