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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
SCE 2023-01-20
14:10
東京 機械振興会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ジョセフソン発振を利用した発振器ベースの乱数生成器への発振周期揺らぎ機構の導入
小野美 武福岡工大SCE2022-15
超伝導単一磁束量子回路によるジョセフソン発振を利用した発振器ベースの真性乱数生成器の開発を行っている。本乱数生成器の乱数... [more] SCE2022-15
pp.12-16
SCE 2015-08-05
10:25
神奈川 横浜国立大学 超伝導シュミットトリガーインバータによる弛張発振器の動作検証
小野美 武福岡工大SCE2015-17
超伝導シュミットトリガーインバータを利用した新しい弛張発振器の試作と動作検証について報告する。シュミットトリガーインバー... [more] SCE2015-17
pp.53-57
MBE, NC
(併催)
2014-11-21
11:00
宮城 東北大学 バックプロパゲーション学習における逆関数ゼロ遅延モデルと通常モデルとの比較
堀内優太東北大)・早川吉弘仙台高専)・小野美 武中島康治東北大NC2014-26
組み合わせ最適化問題では,極小値問題の改善が重要である.しかし逆関数遅延モデル (ID モデル) と,そ の計算コストを... [more] NC2014-26
pp.7-10
MBE, NC
(併催)
2014-11-21
11:25
宮城 東北大学 プレトレーニングで得られるディープニューラルネットワークの学習初期値に関する考察
品川政太朗東北大)・早川吉弘仙台高専)・小野美 武中島康治東北大NC2014-27
 [more] NC2014-27
pp.11-14
SCE 2014-07-23
11:35
東京 機械振興会館 超伝導シュミットトリガーインバータとその応用
小野美 武東北大SCE2014-28
本発表では新しい超伝導シュミットトリガーインバータ回路の提案を行う。シュミットトリガー回路は、入出力特性が平坦な結合SQ... [more] SCE2014-28
pp.25-29
NLP 2014-06-30
16:00
宮城 東北大学 片平キャンパス 逆関数ゼロ遅延モデルを用いたバックプロパゲーション
堀内優太東北大)・早川吉弘仙台高専)・小野美 武中島康治東北大NLP2014-25
生物本来のニューロンに基づいたニューロンモデルの一つとして,逆関数遅延モデル (ID モデル) が提案されている.これは... [more] NLP2014-25
pp.27-30
NLP 2014-06-30
16:25
宮城 東北大学 片平キャンパス 逆関数ゼロ遅延モデルを用いた、BAM連想システムのハードウェア化に関する研究
鮑 春宇小野美 武早川吉弘佐藤茂雄中島康治東北大NLP2014-26
従来のHopfieldモデルは極小値状態に起因する非最適解の存在やスプリアスメモリなどの問題がある。中島らが提案した逆関... [more] NLP2014-26
pp.31-36
NLP 2014-07-01
10:00
宮城 東北大学 片平キャンパス 学習パラメータを離散化した制限付きボルツマンマシンの学習の検討
品川政太朗東北大)・早川吉弘仙台高専)・佐藤茂雄小野美 武中島康治東北大NLP2014-27
近年,機械学習の分野で,現実的な多層の階層型ニューラルネットワーク(Deep Neural Network,DNN)の学... [more] NLP2014-27
pp.37-40
SCE 2014-01-24
13:15
東京 機械振興会館地下3階2号室 伝送方向向き単一磁束量子信号のrf-SQUIDラダー回路の解析
辻 祐也小野美 武中島康治東北大SCE2013-51
SFQ回路技術は消費電力の点で非常に優位であるが、基本動作がパルス論理であるため、精密な信号同期を必要とするとともに半導... [more] SCE2013-51
pp.97-100
SCE 2014-01-24
13:40
東京 機械振興会館地下3階2号室 木構造部分積加算回路をもつSFQ並列乗算器における最終加算回路の比較
山田朗文小野美 武中島康治東北大SCE2013-52
単一磁束量子(SFQ)回路は数十GHzでの高速動作が可能であり,発熱量,消費電力の面でも半導体回路に比べ大きな優位性をも... [more] SCE2013-52
pp.101-104
NLP 2010-03-10
10:00
東京 上智大学 超伝導ニューラルネットワークとその4-Queen問題への応用
前波勇介小野美 武東北大)・早川吉弘仙台高専)・佐藤茂雄中島康治東北大NLP2009-172
組合せ最適化問題は一般的にNP 困難またはNP 完全であり,問題サイズが大きくなると現在主流のノイマン型コンピュータでは... [more] NLP2009-172
pp.81-85
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