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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.5
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 416 - 423 (8page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.10.5.416
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Biometric systems require the regression and classification of biological sensing data, which are both carried out using machine learning. Long short-term memory (LSTM) is one of the most common methods used for regression and classification. We have developed and implemented a low-energy LSTM algorithm for the regression of microwave sensor signals in a small-scale FPGA. Experimental results show that the FPGA-based parallel-pipelined unrolled algorithm can reduce the computation time by 95% compared to an FPGA-based sequential algorithm. In addition, we found that the power consumption can be reduced by 92% and 91% compared to that obtained with a high-end GPU and CPU, respectively.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Mathematical Expression for LSTM
3. Method of Implementation for Accelerating FPGA-based LSTM
4. Experiment and Results
5. Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
T. Sakamoto, R. Imasaka, H. Taki, T. Sato, M. Yoshioka, K. Inoue, T. Fukuda, and H. Sakai, “Accurate heartbeat monitoring using ultra-wideband radar,” IEICE Electronics Express, vol. 12, no. 3, p. 20141197, 2015. Article (CrossRef Link)
A. D. Droitcour, O. Boric-Lubecke, V. M. Lubecke, J. Lin, and G. T. A. Kovacs, “Range correlation and I/Q performance benefits in single-chip silicon doppler radars for noncontact cardiopulmonary monitoring,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, vol. 52, no. 3, pp. 838-848, 2004. Article (CrossRef Link)
A. D. Droitcour, “Non-contact measurement of heart and respiration rates with single chip microwave doppler radar,” Jan. 2006. Article (CrossRef Link)
A.-J. Jafferson, V. Ponnusamy, J. Jovic, and M. Trajanovic, “An IoT based cloud EEG signal analytic framework for thought to text mapping,” IEIE Transactions on Smart Processing & Computing, vol. 10, no. 3, pp. 183-188, June 2021. Article (CrossRef Link)
K. Lee and Y. Kim, “Hardware implementation of the simplified digital spiking neural network on FPGA,” IEIE Transactions on Smart Processing & Computing, vol. 8, no. 5, pp. 405-414, Oct. 2019. Article (CrossRef Link)
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