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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
 [more] CPSY2019-35 DC2019-35
pp.197-202
DC, CPSY
(共催)
IPSJ-ARC
(連催) [詳細]
2019-06-11
16:00
鹿児島 指宿温泉 休暇村 指宿 エッジ環境におけるニューラルネットワーク学習軽量化手法の検討
廣瀬一俊浅井哲也北大)・本村真人東工大)・高前田伸也北大/JSTさきがけ
IoT端末における情報処理の高度化に向け,ニューラルネットワークの推論だけではなく学習も行うことが期待されている.しかし... [more] CPSY2019-7 DC2019-7
pp.57-62
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
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
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
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
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
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
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
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]
2017-05-23
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
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
ICD, CPSY
(共催)
2016-12-15
15:30
東京 東京工業大学 [ポスター講演]深層畳み込みニューラルネットワークの転移学習による個人識別システム
廣瀬一俊高前田伸也池辺将之浅井哲也本村真人北大
深層畳み込みニューラルネットワークはプーリング層により位置の情報が失われるため個体の認識は難しいと考えられるが, 転移学... [more] ICD2016-58 CPSY2016-64
p.35
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