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すべての研究会開催スケジュール (検索条件: すべての年度)
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| RECONF | 2023-08-04 14:30 |
北海道 | 函館アリーナ （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
Pianissimo: エッジでの適応的な推論を実現するサブmWクラスDNNアクセラレータ ○鈴木淳之介・安永真梨・Angel Lopez Garcia-Arias・大越康之・熊澤峻悟（東工大）・安藤洸太（北大）・川村一志・Thiem Van Chu・本村真人（東工大）  RECONF2023-14 |
本論文では，低消費電力エッジ AI において，エッジ環境条件の変化に対して適応的に対応可能なサブ mW クラスの推論アク... [more] | RECONF2023-14 pp.1-6 |
| SDM, ICD (共催) ITE-IST (連催) [詳細] |
2023-08-01 14:30 |
北海道 | 北海道大学 情報教育館 3F （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［招待講演］(仮)エッジAIの現状と今後の展望 ○本村真人（東工大） |
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| NC, IBISML (共催) IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) (連催) [詳細] |
2023-06-29 13:55 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学カンファレンス・センター （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
表形式データを対象とした決定木とニューラルネットワークの融合型機械学習手法の研究 ○山倉 司・川村一志・本村真人・Thiem Van Chu（東工大） NC2023-2 IBISML2023-2 |
本稿では，決定木の構造上の制限をニューラルネットワークに適用した新たな機械学習手法を提案する．提案手法は表形式データを対... [more] | NC2023-2 IBISML2023-2 pp.9-16 |
| PRMU, IPSJ-CVIM (連催) |
2023-05-19 15:10 |
愛知 | 名古屋工業大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
強い宝くじ仮説に基づく超軽量物体検出ニューラルネットワーク ○大塚光莉・大越康之・Ángel López García-Arias・川村一志・Thiem Van Chu・劉 載勲・本村真人（東工大） PRMU2023-11 |
[more] | PRMU2023-11 pp.57-61 |
| ICD, SDM (共催) ITE-IST (連催) [詳細] |
2022-08-10 13:30 |
ONLINE | オンライン開催に変更 現地開催(北海道大学百年記念会館)は中止 | ［招待講演］隠れネットワーク理論に基づく新たなDNN推論エンジンチップ(Hiddenite)の紹介 ○本村真人（東工大） |
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| CPSY, DC (共催) IPSJ-ARC (連催) [詳細] |
2022-07-28 15:15 |
山口 | 海峡メッセ下関 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
外部メモリアクセス抑制による高効率疎行列積アクセラレータの研究 ○永原雄大（東工大）・安藤洸太（北大）・川村一志・劉 載勲・本村真人・Thiem Van Chu（東工大） CPSY2022-11 DC2022-11 |
[more] | CPSY2022-11 DC2022-11 pp.59-64 |
| SIS, IPSJ-AVM (連催) |
2021-06-24 13:25 |
ONLINE | オンライン開催 | 乱数重みニューラルネットワークにおけるアンサンブル学習の研究 ○大越康之・廣瀬一俊・安藤洸太・川村一志・ティエム ヴァン チュ・本村真人・劉 載勲（東工大） SIS2021-7 |
近年，重みの値を学習する代わりに，乱数重みの結合を学習する深層ニューラルネットワークが提案され，膨大な重み係数の格納に必... [more] | SIS2021-7 pp.37-42 |
| RECONF | 2021-06-08 14:10 |
ONLINE | オンライン開催 | 乱数生成ノードの並列閾値最適化に基づくエッジ指向決定木アンサンブル学習 ○熊澤峻悟・川村一志・Thiem Van Chu・本村真人・劉 載勲（東工大） RECONF2021-2 |
エッジデバイス上での機械学習の学習処理は、消費電力や計算資源といった問題の解決が必要である。そ こで本研究ではメモリアク... [more] | RECONF2021-2 pp.2-7 |
| RECONF | 2021-06-08 15:00 |
ONLINE | オンライン開催 | 特徴空間事前分割に基づく決定木アンサンブルのFPGA推論アクセラレータ ○北島龍一・川村一志・劉 載勲・本村真人・Thiem Van Chu（東工大） RECONF2021-4 |
本研究では，決定木アンサンブルモデルの推論で一般的な，決定ノードと葉ノードによる二分決定木的な従来の推論方法を見直すこと... [more] | RECONF2021-4 pp.14-19 |
| RECONF | 2021-06-08 16:35 |
ONLINE | オンライン開催 | 対称的二進表現に基づくビットスケーラブルCNN推論手法 ○鈴木淳之介・安藤洸太・廣瀬一俊・川村一志・Thiem Van Chu・本村真人・劉 載勲（東工大） RECONF2021-7 |
組み込みシステム向けのニューラルネットワークは，学習段階で消費電力や計算資源の制約を考慮すること で設計要求を満たすこと... [more] | RECONF2021-7 pp.32-37 |
| 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 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） CPSY2019-6 DC2019-6 |
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） CPSY2019-7 DC2019-7 |
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） CPSY2019-8 DC2019-8 |
[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） RECONF2019-14 |
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） 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 |
| 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（NECソリューションイノベータ）・安藤洸太・植吉晃大・高前田伸也・本村真人（北大） CPSY2018-115 DC2018-97 |
[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） RECONF2018-19 |
[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） |
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| 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 |
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