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 67件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IN, CCS
(併催)
2020-08-04
13:50
ONLINE オンライン開催 Availability of nonlinear response of materials using in the construction of simple reservoir computing
Shaohua KanOsaka Univ.)・Kohei NakajimaUniv. of Tokyo)・Tetsuya AsaiMegumi Akai-KasayaHokkaido Univ.CCS2020-16
Non-linear dynamical systems serving as the reservoir has at... [more] CCS2020-16
pp.23-28
NLP, NC
(併催)
2020-01-24
13:50
沖縄 宮古島マリンターミナル エッジAIに向けた三値バックプロパゲーション法とそのFPGA実装
金子竜也山岸善治百瀬 啓浅井哲也北大NLP2019-95
本論文は,エッジAIに向けたニューラルネットワーク(NN)の学習アルゴリズムとそのFPGA実装に関するものである.
N... [more]
NLP2019-95
pp.53-58
NLP, NC
(併催)
2020-01-24
16:10
沖縄 宮古島マリンターミナル 26-bit 400-neuron 0.3-ksps レザバーコンピューティング向けFORCE学習FPGAコア
南川滉瑛鈴木駿也赤井 恵浅井哲也北大NLP2019-98
レザーバーコンピューティング(Reservoir computing:RC)は複雑な時系列データの予測が可能なリカ レン... [more] NLP2019-98
pp.67-72
MIKA
(第二種研究会)
2019-10-04
11:15
北海道 北海道大学 [依頼講演]ものづくりを中心としたAIオープンイノベーション ~ エッジAIデバイスの新価値創出に向けた北大の取り組み ~
浅井哲也北大
 [more]
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
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CPSY2019-8 DC2019-8
 [more] CPSY2019-8 DC2019-8
pp.63-68
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
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
ICD 2018-04-19
13:50
東京 機械振興会館 [招待講演]アナログ型抵抗変化ニューロデバイス・システムのソフト・ハード一体型研究開発
秋永広幸島 久内藤泰久産総研)・浅井哲也北大ICD2018-5
我々は、アナログ型抵抗変化デバイス(Resistive Analog Neuro Device; RAND)を用いて、消... [more] ICD2018-5
p.15
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, 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CPSY2017-24
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
ICD, CPSY
(共催)
2016-12-15
15:30
東京 東京工業大学 [ポスター講演]ナイーブベイズ分類器を用いた動的分岐予測器の設計と評価
肥田 格高前田伸也池辺将之本村真人浅井哲也北大ICD2016-60 CPSY2016-66
分岐予測器の予測精度は,マイクロプロセッサの電力効率を左右する主要因の一つである.本研究では,統計的機械学習を利用した識... [more] ICD2016-60 CPSY2016-66
p.39
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