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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 15:40 |
鹿児島 | 指宿温泉 休暇村 指宿 | 効率的なDNN計算のための無効ニューロン予測手法の評価 ○池田泰我・植吉晃大・安藤洸太・廣瀨一俊・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） CPSY2019-6 DC2019-6 |
ニューラルネットワークをスマートフォンなどの組み込み機器に搭載する際に，計算量が多いことが問題になる. そこで... [more] |
CPSY2019-6 DC2019-6 pp.51-56 |
| RECONF | 2019-05-10 13:30 |
東京 | 東工大蔵前会館 | Dither NN: 画像処理から着想を得た組込み向け量子化ニューラルネットワークの精度向上手法 ○安藤洸太・植吉晃大・大羽由華・廣瀬一俊・工藤 巧・池辺将之・浅井哲也・高前田伸也（北大）・本村真人（東工大） RECONF2019-14 |
ニューラルネットワーク（NN）の実用化によりIoTでの広汎な応用が期待されるが，電力と面積の制約が問題となる． 数値表... [more] |
RECONF2019-14 pp.73-78 |
| 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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