[发明专利]信息处理装置和信息处理方法

说明书

[问题]为神经网络的硬件实现提供有用的设计帮助。[解决方案]提供了一种信息处理装置，该信息处理装置设置有控制单元，所述控制单元在为硬件处理优化所设计的神经网络的网络结构的至少一部分的情况下，控制提供关于优化结构的信息。此外，提供了一种信息处理方法，包括在为硬件处理优化所设计的神经网络的网络结构的至少一部分的情况下，使处理器控制提供关于优化结构的信息。

技术领域

本公开涉及一种信息处理装置和一种信息处理方法。

背景技术

近年来，已经开发了使用神经网络的各种功能。此外，已经提出了各种方法来提高神经网络的开发效率。例如，非专利文献1公开了与可用于开发神经网络的软件库相关的信息。

引用列表

非专利文献

非专利文献1：谷歌搜索，“TensorFlow:Large-ScaleMachine Learning onHeterogeneous Distributed Systems”，2015年11月9日，[在线]，[2016年1月12日搜索]，互联网http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf

发明内容

技术问题

同时，近年来，还提出了一种方法，其中，通过将神经网络作为硬件来实现，而不是将神经网络作为处理器上的软件来操作，从而以低成本实现高速度。然而，在非专利文献1中公开的软件库中，考虑到神经网络的硬件实现的设计支持可能是不够的。

在这方面，本公开提出了新颖且改进的信息处理装置和信息处理方法，其能够提供对神经网络的硬件实现有用的设计支持。

问题的解决方案

根据本公开，提供了一种信息处理装置，包括：控制单元，控制单元控制呈现与优化结构相关的信息，该优化结构是已经为硬件处理优化所设计的神经网络的网络结构的至少一部分时的优化结构。

此外，根据本公开，提供了一种信息处理方法，包括：由处理器控制呈现与优化结构相关的信息的步骤，该优化结构是已经为硬件处理优化所设计的神经网络的网络结构的至少一部分时的优化结构。

发明的有益效果

如上所述，根据本公开，可用提供对神经网络的硬件实现有用的设计支持。

注意，上述效果并不总是限制性的，除了或代替上述效果，可以获得本说明书中描述的任何效果或可以从本说明书理解的其他效果。

附图说明

图1是示出根据本公开的实施方式的信息处理系统的配置示例的框图；

图2是示出根据实施方式的信息处理终端的功能配置示例的框图；

图3是示出根据实施方式的信息处理服务器的功能配置示例的框图；

图4是示出根据实施方式的表单的显示示例的示图；

图5是用于说明根据实施方式的网络结构的状态转变的示图；

图6是用于说明根据实施方式的为了消除划分的目的的优化的示图；

图7是用于说明根据实施方式的为了应用移位计算的目的的优化的示图；

图8是用于说明根据实施方式的为了应用移位计算的目的的优化的示图；

图9是用于说明根据实施方式的为了应用移位计算的目的的优化的示图；

图10是用于说明根据实施方式的为了应用移位计算的目的的优化的示图；

图11是用于说明根据实施方式的为了应用移位计算的目的的优化的示图；