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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
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
09:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 基本セルオートマトンと動的バイナリーニューラルネットワーク
小沢高広牧田和馬斎藤利通法政大NC2017-13
基本セルオートマトンは時間, 状態, 空間が離散的なデジタルダイナミカルシステムであり, 簡素なルールによって, 多彩な... [more] NC2017-13
pp.93-97
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
09:55
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 動的バイナリーニューラルネットの不動点と周期軌道の安定性
小山誠太郎青木俊祐斎藤利通法政大NC2017-14
動的バイナリーニューラルネットワークは,シグナム活性化関数と3値結合パラメータで特徴づけられ,パラメータと初期値に依存し... [more] NC2017-14
pp.99-103
MBE, NC
(併催)
2017-03-13
11:15
東京 機械振興会館 動的バイナリーニューラルネットのスパース化と安定性について
青木俊祐佐藤龍直斎藤利通法政大NC2016-81
動的バイナリーニューラルネットワークのスパース化と所望の周期軌道の安定性の関係について考察する.
本ネットワークはシグ... [more]
NC2016-81
pp.103-107
NC, NLP
(併催)
2017-01-27
13:00
福岡 北九州学術研究都市 産学連携センター 局所結合動的バイナリーニューラルネットについて
牧田和馬斎藤利通法政大NC2016-57
動的バイナリーニューラルネットワークの動作について考察する.
同ネットワークはシグナム活性化関数と3値結合パラメータ... [more]
NC2016-57
pp.53-57
MBE, NC
(併催)
2016-12-07
13:30
愛知 豊橋技術科学大学 動的バイナリーニューラルネットの周期軌道の安定性とスパース化の関係
佐藤龍直斎藤利通法政大NC2016-40
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)のスパース化と所望の周期軌道の安定性の関係について考察する.DBNNはシ... [more] NC2016-40
pp.1-5
CAS, NLP
(共催)
2016-10-27
09:30
東京 日立中央研究所 ダイナミックバイナリーニューラルネットのスパース化について
青木俊祐佐藤龍直斎藤利通法政大CAS2016-38 NLP2016-64
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN) の学習と動作解析について考察する.本ネットワークは様々な2 値周期軌道... [more] CAS2016-38 NLP2016-64
pp.1-4
MBE, NC
(併催)
2016-05-21
13:00
富山 富山大学 動的バイナリーニューラルネットワークの周期軌道の簡素な特徴量
牧田和馬佐藤龍直斎藤利通法政大NC2016-1
動的バイナリーニューラルネットの解析について考察する.
同ネットワークはシグナム活性化関数と3値結合パラメータで構成... [more]
NC2016-1
pp.1-4
NC, NLP
(併催)
2016-01-29
13:35
福岡 九州工業大学 若松キャンパス 動的バイナリーニューラルネットワークの周期軌道の解析
牧田和馬佐藤龍直斎藤利通法政大NC2015-61
動的バイナリーニューラルネットの解析について考察する.
同ネットワークは様々な2値周期軌道を生成し,
その動作は... [more]
NC2015-61
pp.25-28
NLP, CAS
(共催)
2015-10-05
11:10
広島 アステールプラザ(広島市) スパース化による動的バイナリーニューラルネットの学習
佐藤龍直斎藤利通法政大CAS2015-23 NLP2015-84
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)の学習と動作解析について考察する.本ネットワークは様々な2値周期軌道を生... [more] CAS2015-23 NLP2015-84
pp.15-20
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-25
15:45
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 簡素な特徴量に基づく動的バイナリーニューラルネットの学習
佐藤龍直斎藤利通法政大NC2015-9
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)の学習と動作解析について考察する.
本ネットワークは様々な2値周期軌道... [more]
NC2015-9
pp.83-87
MBE, NC
(併催)
2014-12-13
13:20
愛知 名古屋大学 特徴量平面に基づく動的バイナリーニューラルネットの考察
佐藤龍直森安淳吾斎藤利通法政大NC2014-51
2層の動的バイナリーニューラルネットワーク(2DNN)の学習と動作解析について考察する.
本ネットワークは様々な2値周... [more]
NC2014-51
pp.43-47
NC, MBE
(併催)
2014-03-18
15:20
東京 玉川大学 粒子群最適化を用いた動的バイナリニューラルネットワークの学習法
長野呂夢中野秀洋宮内 新東京都市大NC2013-113
本稿では,動的バイナリニューラルネットワーク(DBNN)に対する新たな学習法を提案する.提案手法では,粒子群最適化を用い... [more] NC2013-113
pp.145-149
SP, IPSJ-SLP
(併催)
2013-07-25
15:10
宮城 壮鳳(遠刈田温泉) 騒音環境下音声認識に対する識別的アプローチの有効性 第2回CHiMEチャレンジ
太刀岡勇気三菱電機)・渡部晋治ルルー ジョナトンハーシー ジョンMERLSP2013-55
第2回CHiMEチャレンジは,非定常の妨害音を伴う2マイクロフォンでの困難な音声認識タスクである.我々は識別学習や様々な... [more] SP2013-55
pp.13-18
NC, MBE
(併催)
2012-12-12
09:50
愛知 豊橋技術科学大学 動的バイナリーネットワークの応用:マトリックスコンバータのスイッチ信号の学習
中山雄太斎藤利通法政大NC2012-76
本論文では、動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)とその$2$値周期系列の学習について研究している。
応用対... [more]
NC2012-76
pp.13-18
MBE, NC
(併催)
2012-03-14
17:40
東京 玉川大学 動的バイナリーニューラルネットの学習過程の解析
中山雄太伊藤 良斎藤利通法政大NC2011-148
本論文では、N入力N出力の動的バイナリーニューラルネットワークについて研究している。
この動的バイナリーニューラルネッ... [more]
NC2011-148
pp.159-164
CAS, NLP
(共催)
2011-10-21
17:20
静岡 静岡大学 ART-Mapに基づく論理合成
岡本祐輔中山雄太江野澤瑶子斎藤利通法政大CAS2011-62 NLP2011-89
本論文では、ART-Mapのバイナリーニューラルネットの学習への応用について考える。
提案するアルゴリズムは、教師信号... [more]
CAS2011-62 NLP2011-89
pp.169-173
NLP 2011-05-27
09:35
香川 小豆島オリーブ公園オリーブ記念館大研修室 論理合成のためのバイナリーニューラルネットの学習について
中山雄太伊藤 良斎藤利通法政大NLP2011-11
本論文では、バイナリーニューラルネットワークの学習法の提案と論理合成法への応用を行う。このネットワークは、パラメータを適... [more] NLP2011-11
pp.49-53
NC, MBE
(併催)
2011-03-07
17:40
東京 玉川大学 GAに基づく、動的バイナリーニューラルネットの学習
伊藤 良斉藤利通法政大NC2010-157
本論文は、$N$入力$N$出力の動的バイナリーニューラルネットワークの研究をしている。
動的ニューラルネットワークの学... [more]
NC2010-157
pp.177-182
NLP 2010-11-20
09:55
宮城 東北大学片平キャンパス電気通信研究所ナノスピン総合研究棟 バイナリーニューラルネットによる論理合成へのアプローチ
中山雄太伊藤 良斎藤利通法政大NLP2010-108
遺伝的アルゴリズムに基づくバイナリーニューラルネットの学習法と、そのブール関数実現機能について考察し、2つの重要な結果を... [more] NLP2010-108
pp.43-47
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