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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
CPSY, DC
(共催)
IPSJ-ARC
(連催) [詳細]
2019-07-26
14:40
北海道 北見市民会館 ベイジアンNNのHW実装に向けたサンプリング手法の検討
平山侑樹廣瀬一俊安藤洸太植吉晃大浅井哲也北大)・本村真人東工大)・高前田伸也北大/JSTさきがけCPSY2019-35 DC2019-35
 [more] CPSY2019-35 DC2019-35
pp.197-202
DC, CPSY
(共催)
IPSJ-ARC
(連催) [詳細]
2019-06-11
16:20
鹿児島 指宿温泉 休暇村 指宿 二値化ニューラルネットワークのハードウェア指向精度向上手法の検討
大羽由華北大)・村上大輔中江達哉ソシオネクスト)・安藤洸太浅井哲也北大)・本村真人東工大)・高前田伸也北大/JSTさきがけCPSY2019-8 DC2019-8
 [more] CPSY2019-8 DC2019-8
pp.63-68
RECONF 2019-05-10
14:20
東京 東工大蔵前会館 無効ニューロン予測によるDNN計算効率化手法
植吉晃大池田泰我安藤洸太廣瀬一俊浅井哲也高前田伸也北大)・本村真人東工大RECONF2019-18
ニューラルネットワーク (NN: Neural Network) の発展に伴い,多様なデバイス上で高性能かつ低電力な N... [more] RECONF2019-18
pp.97-102
CPSY, DC
(共催)
IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB, IPSJ-ARC
(共催)
(連催) [詳細]
2019-03-18
10:55
鹿児島 西之表市民会館(種子島) 車載応用向けDNNモデル軽量化の検討
平山侑樹廣瀨一俊北大)・早川 剛気屋村純一深谷安利栗田裕二NECソリューションイノベータ)・安藤洸太植吉晃大高前田伸也本村真人北大CPSY2018-115 DC2018-97
 [more] CPSY2018-115 DC2018-97
pp.253-258
RECONF 2018-05-25
15:10
東京 ゲートシティ大崎 B1ルームD 二値化ニューラルネットワークに基づいたハードウェア指向高精度モデルの検討
大羽由華安藤洸太廣瀨一俊植吉晃大植松瞭太工藤 巧北大)・黒川圭一ソシオネクスト)・池辺将之浅井哲也本村真人高前田伸也北大RECONF2018-5
近年,深層学習の発展は著しく,畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Net... [more] RECONF2018-5
pp.21-26
RECONF 2018-05-25
15:35
東京 ゲートシティ大崎 B1ルームD 対数量子化を用いた可変長ビットシリアル型DNNアクセラレータの面積最適化手法
工藤 巧植吉晃大安藤洸太植松瞭太廣瀬一俊池辺将之浅井哲也本村真人高前田伸也北大RECONF2018-6
深層ニューラルネットワーク(DNN: Deep Neural Network)の著しい発展の中で,スマートフォンや自 動... [more] RECONF2018-6
pp.27-32
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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