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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| SDM, ICD (共催) ITE-IST (連催) [詳細] |
2017-08-02 10:15 |
北海道 | 北海道大学情報教育館 | ［依頼講演］BRein Memory:バイナリ・インメモリ再構成型深層ニューラルネットワークアクセラレータ ○安藤洸太・植吉晃大・折茂健太郎（北大）・米川晴義・佐藤真平・中原啓貴（東工大）・池辺将之・浅井哲也・高前田伸也（北大）・黒田忠広（慶大）・本村真人（北大）  SDM2017-43 ICD2017-31 |
ニューラルネットワークの応用が興隆を見せている。 しかしその発展に伴って計算量とデータ量も増大を続け、携帯機器等の電力... [more] |
SDM2017-43 ICD2017-31 pp.101-106 |
| CPSY, DC, IPSJ-ARC (連催) RECONF (併催) [詳細] |
2017-05-22 14:00 |
北海道 | 登別温泉第一滝本館 | 動的再構成ハードウェアアーキテクチャを活かしたCNNの実装と評価 ○植松瞭太・廣瀬一俊・安藤洸太・折茂健太郎・植吉晃大・高前田伸也・池辺将之・浅井哲也・本村真人（北大） RECONF2017-1 |
動的再構成ハードウェアアーキテクチャの一種であるDRPを用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアクセラレーショ... [more] | RECONF2017-1 pp.1-6 |
| CPSY, DC, IPSJ-ARC (連催) RECONF (併催) [詳細] |
2017-05-22 14:40 |
北海道 | 登別温泉第一滝本館 | 二値化ニューラルネットワークアクセラレータのアーキテクチャ検討 ○安藤洸太・植吉晃大・廣瀬一俊・折茂健太郎・植松瞭太・高前田伸也・池辺将之・浅井哲也・本村真人（北大） RECONF2017-3 |
ニューラルネットワークは物体認識や状況判断等の応用が見出され、急速に発展している。 同時にニューラルネットワークの大規... [more] |
RECONF2017-3 pp.13-16 |
| CPSY, DC, IPSJ-ARC (連催) RECONF (併催) [詳細] |
2017-05-22 16:40 |
北海道 | 登別温泉第一滝本館 | FPGAを用いたCNNの最適ハードウェア構成とその二値化検討 ○植吉晃大・安藤洸太・折茂健太郎・高前田伸也・池辺将之・本村真人・浅井哲也（北大） RECONF2017-7 |
畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)は、多くの分類・予測問... [more] | RECONF2017-7 pp.31-36 |
| CPSY, DC, IPSJ-ARC (連催) RECONF (併催) [詳細] |
2017-05-23 17:30 |
北海道 | 登別温泉第一滝本館 | 対数量子化による深層ニューラルネットワークのメモリ量削減 ○廣瀬一俊・植松瞭太・安藤洸太・折茂健太郎・植吉晃大・高前田伸也・池辺将之・浅井哲也・本村真人（北大） CPSY2017-8 DC2017-8 |
深層ニューラルネットワーク(DNN)の学習は多くのメモリを使用する．システムで利用可能なメモリ量が学習可能なネットワーク... [more] | CPSY2017-8 DC2017-8 pp.39-44 |
| RECONF | 2016-05-19 13:40 |
神奈川 | 富士通研究所 | 深層畳込みニューラルネットワークに向けたデータ流再構成型演算器アレイアーキテクチャ ○安藤洸太・折茂健太郎・植吉晃大・浅井哲也・本村真人（北大） RECONF2016-7 |
近年、畳込みニューラルネットワーク(CNN)による大規模な機械学習が急速な発展を見せ、主に画像認識の分野で成果を挙げてい... [more] | RECONF2016-7 pp.29-34 |
| RECONF | 2016-05-20 10:05 |
神奈川 | 富士通研究所 | 長期時系列予測が可能な順伝播時系列メモリネットワークのFPGAアーキテクチャ ○折茂健太郎・安藤洸太・植吉晃大・浅井哲也・本村真人（北大） RECONF2016-18 |
近年、深層学習が隆盛を極めており、用途に応じた種々のニューラルネットワークが提案されている。それらの中で動画像、音声とい... [more] | RECONF2016-18 pp.85-90 |
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