| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-05-21 14:40 深層神経回路網のハードウェア実装におけるシナプス荷重値分解能に関する研究 ○栗原祥太・守谷 哲・秋間学尚・櫻庭政夫・佐藤茂雄（東北大）  NC2016-5 |
|
| 抄録 | （和） | 深層学習とはニューラルネットワークを多層にして学習させる機械学習の方法の一つである. この深層学習が注目を集めている理由は、画像認識や音声認識などの分野で従来の手法に比べて非常に高い精度を示したことがである. 最近では深層神経回路網のハードウェア化に関する研究も盛んに行われているが、実装の規模を決める大きな要因の一つがシナプス荷重値を保存するメモリのハードウェアコストである. そこで本報告ではシナプス荷重値のビット幅を変化させていったときの学習性能が荷重値に対してどのように変化していくかについて調査する. |
| （英） | Deep learning implemented on a multi-layered network is one of the machine learning methods. The reason why deep learning attracts attention is the fact that it has high performance in image and speech recognition in comparison with conventional methods. Recently the hardware implementation of deep neural network has been studied actively, and one of the main factors limit the degree of integration is the hardware cost of synaptic weight memories. Therefore,in this report we study about the relation between the bit width of synaptic weights and learning performance. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / ニューラルネットワーク / ハードウェア / シナプス荷重値 / / / / |
| （英） | Deep Learning / Neural Network / Hardware / Synaptic Weight / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 59, NC2016-5, pp. 23-28, 2016年5月. | |
| 資料番号 | NC2016-5 | |
| 発行日 | 2016-05-14 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2016-5 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2016-05-21 - 2016-05-21 |
| 開催地（和） | 富山大学 |
| 開催地（英） | University of Toyama |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2016-05-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層神経回路網のハードウェア実装におけるシナプス荷重値分解能に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Synaptic Weight Resolution in Hardware Implementation of Deep Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | ハードウェア / Hardware |
| キーワード(4)（和/英） | シナプス荷重値 / Synaptic Weight |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 栗原 祥太 / Shouta Kurihara / クリハラ ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 守谷 哲 / Satoshi Moriya / モリヤ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋間 学尚 / Hisanao Akima / アキマ ヒサナオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 櫻庭 政夫 / Masao Sakuraba / サクラバ マサオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 茂雄 / Shigeo Sato / サトウ シゲオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-05-21 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2016-5 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.59 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-05-14 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]