| 大会名称 |
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
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2017
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| 発行日 |
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| セッション番号 |
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DS-2
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| セッション名 |
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神経回路ハードウェア研究の最前線
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| 講演日 |
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2017/3/22
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| 講演場所(会議室等) |
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共通講義棟東 403
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| 講演番号 |
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DS-2-10
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| タイトル |
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効率的なFPGA実装のためのハードウェア指向ニューラルネットワーク
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| 著者名 |
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○田向 権, 堀 三晟, 鈴木章央, 森江 隆,
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| キーワード |
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ニューラルネットワーク, ハードウェア, FPGA
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| 抄録 |
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ロボットや自動車をはじめとする組込みシステムへのニューラルネットワークの応用が期待されている．組込みシステムでは省電力性，高速性，柔軟性が重要となる．よって我々は，FPGAを用いたニューラルネットワークのディジタル回路実装に関する研究を行っている．ニューラルネットワークのFPGA実装では，ネットワーク構造を生かした回路の小規模化や，回路化の際に現れる演算誤差を積極活用するハードウェア指向ニューラルネットワークの実現が重要である．本稿では，ハードウェア指向のRestricted Boltzmann MachinesとAutoEncodersについて概説し，それらの性能評価の結果を示す．
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