| 講演名 | 2018-05-25 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(北大), 安藤 洸太(北大), 廣瀨 一俊(北大), 植吉 晃大(北大), 植松 瞭太(北大), 工藤 巧(北大), 黒川 圭一(ソシオネクスト), 池辺 将之(北大), 浅井 哲也(北大), 本村 真人(北大), 高前田 伸也(北大), |
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| 抄録(和) | 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 Network）のような高い認識精度を達成する学習モデルが注目を集めている．ニューラルネットワークの重み係数と活性を二値（-1/+1）に制限した二値化ニューラルネットワーク（BNN: Binarized Neural Network）は，データ量の削減と演算の軽量化を可能とし，その専用ハードウェアを構成することで計算の大幅な高速化・効率化を実現した．しかし，二値化時の情報量欠落に起因する認識精度の低下は無視できず，実用的でない．そこで本稿では，より高精度なニューラルネットワークモデルを目指し，従来のBNNをベースとしてデータ量・演算量を大きく増やさずに内部の情報量の欠落を抑えた新たなモデルを提案する．評価の結果，従来のBNNよりも少ない計算量で同等以上の精度を達成可能であることを確認した． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 二値化ニューラルネットワーク / ネットワークモデル / 深層学習 / キャリー / チャネル |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | RECONF2018-5 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2018/5/24(から2日開催) |
| 開催地（和） | ゲートシティ大崎 B1ルームD |
| 開催地（英） | GATE CITY OHSAKI |
| テーマ（和） | ディープラーニングおよびリコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Deep Learning, Reconfigurable Systems, etc. |
| 委員長氏名（和） | 本村 真人(北大) |
| 委員長氏名（英） | Masato Motomura(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 柴田 裕一郎(長崎大) / 佐野 健太郎(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuichiro Shibata(Nagasaki Univ.) / Kentaro Sano(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 谷川 一哉(広島市大) / 三好 健文(イーツリーズ・ジャパン) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Tanigawa(Hiroshima City Univ.) / Takefumi Miyoshi(e-trees.Japan) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小林 悠記(NEC) / 中原 啓貴(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuuki Kobayashi(NEC) / Hiroki Nakahara(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reconfigurable Systems |
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| 本文の言語 | JPN-ONLY |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 二値化ニューラルネットワーク |
| キーワード(2)（和/英） | ネットワークモデル |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 |
| キーワード(4)（和/英） | キャリー |
| キーワード(5)（和/英） | チャネル |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大羽 由華 / Yuka Oba |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 安藤 洸太 / Kota Ando |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 廣瀨 一俊 / Kazutoshi Hires |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 植吉 晃大 / Kodai Ueyoshi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 植松 瞭太 / Ryota Uematsu |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 工藤 巧 / Takumi Kudo |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 黒川 圭一 / Keiichi Kurokawa |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 株式会社ソシオネクスト(略称：ソシオネクスト) Socionext Inc.(略称：Socionext) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 池辺 将之 / Masayuki Ikebe |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 浅井 哲也 / Tetsuya Asai |
| 第 9 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 10 著者 氏名（和/英） | 本村 真人 / Masato Motomura |
| 第 10 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 11 著者 氏名（和/英） | 高前田 伸也 / Shinya Takamaeda |
| 第 11 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-05-25 |
| 資料番号 | RECONF2018-5 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | RECONF-63 |
| ページ範囲 | pp.21-26(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RECONF) |