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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
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
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
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
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
 [more] CPSY2019-8 DC2019-8
pp.63-68
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
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NECSI)・安藤洸太植吉晃大高前田伸也本村真人北大
 [more] CPSY2018-115 DC2018-97
pp.253-258
RECONF 2018-09-17
13:25
福岡 LINE Fukuokaカフェスペース ディープニューラルネットワーク向け拡張可能な高位合成コンパイラの開発
高前田伸也植松瞭太北大)・藤澤慎也藤崎修一コニカミノルタ)・本村真人北大
 [more] RECONF2018-19
pp.1-6
SDM, ICD
(共催)
ITE-IST
(連催) [詳細]
2018-08-07
09:00
北海道 北海道大学大学院情報科学研究科 M棟M151 前庭動眼反射を考慮した初期聴覚モデルの考察と回路評価
池上高広池辺将之高前田伸也本村真人浅井哲也北大
 [more]
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
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
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]
2017-07-31
14:10
北海道 北海道大学情報教育館 貫通電流の時間変動を抑制したTDC+Single-Slope ADCの回路構成
横山紗由里池辺将之羅 晳珍高前田伸也本村真人浅井哲也北大
 [more]
SDM, ICD
(共催)
ITE-IST
(連催) [詳細]
2017-07-31
15:30
北海道 北海道大学情報教育館 熱雑音抑制型サンプルホールド回路を用いたイオン飛行時間計測用SOIイメージセンサ
羅 晳珍池辺将之横山紗由里高前田伸也本村真人浅井哲也北大)・間 久直阪大)・藤田陽一新井康夫高エネルギー加速器研究機構
 [more]
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
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, IPSJ-ARC
(連催)
DC
(併催) [詳細]
2017-07-27
10:45
秋田 秋田アトリオンビル(秋田) 高次数イジングネットワークの時分割処理方式の検討
山本佳生熊澤輝顕池辺将之浅井哲也本村真人高前田伸也北大
ポストムーア時代に向けて非ノイマン型のアーキテクチャが広く研究されている。
そのうちのひとつにイジングモデルの基底状態... [more]
CPSY2017-24
pp.83-88
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
14:20
北海道 登別温泉第一滝本館 疎行列演算による3値化ディープニューラルネットワークの高速化
米川晴義佐藤真平中原啓貴東工大)・本村真人北大
 [more] RECONF2017-2
pp.7-11
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]
2017-05-22
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
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
16:00
北海道 登別温泉第一滝本館 時分割多重機構を用いた高密度FPGAイジングマシン
山本佳生高前田伸也池辺将之浅井哲也本村真人北大
 [more] CPSY2017-5 DC2017-5
pp.21-26
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
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