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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| RECONF, VLD, CPSY (共催) IPSJ-ARC, IPSJ-SLDM (共催) (連催) [詳細] |
2022-01-25 11:25 |
ONLINE | オンライン開催 | オンライン逐次学習によるパケットルーティングの軽量機械学習手法 ○根本研司・古川雅輝・渡邉寛悠・松谷宏紀（慶大）  VLD2021-66 CPSY2021-35 RECONF2021-74 |
[more] | VLD2021-66 CPSY2021-35 RECONF2021-74 pp.96-101 |
| CPSY, DC (共催) IPSJ-ARC (連催) [詳細] |
2021-07-21 15:45 |
ONLINE | オンライン開催 | Neural ODEの軽量化モデルによる小規模FPGA向けドメイン適応 ○川上大輝・渡邉寛悠・杉浦圭祐・松谷宏紀（慶大） CPSY2021-10 DC2021-10 |
エッジデバイスには計算リソースの制限があり、大規模なニューラルネットワークを用いることが難しい。 深層学習の課題として... [more] |
CPSY2021-10 DC2021-10 pp.53-58 |
| CPSY, DC (共催) IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB, IPSJ-ARC (共催) (連催) [詳細] |
2021-03-26 15:20 |
ONLINE | オンライン開催 | Neural ODEを用いたエッジデバイス向けドメイン適応手法 ○川上大輝・渡邉寛悠・松谷宏紀（慶大） CPSY2020-67 DC2020-97 |
近年、画像認識の分野では深層ニューラルネットワークの層を深くすることによって高い精度を実現している。しかし、エッジデバイ... [more] | CPSY2020-67 DC2020-97 pp.103-108 |
| CPSY, RECONF, VLD (共催) IPSJ-ARC, IPSJ-SLDM (共催) (連催) [詳細] |
2021-01-25 14:25 |
ONLINE | オンライン開催 | 常微分方程式を用いたFPGAベースニューラルネットワークの評価 ○渡邉寛悠・松谷宏紀（慶大） VLD2020-47 CPSY2020-30 RECONF2020-66 |
[more] | VLD2020-47 CPSY2020-30 RECONF2020-66 pp.46-51 |
| DC, CPSY (連催) IPSJ-ARC (連催) [詳細] |
2020-10-12 15:50 |
ONLINE | オンライン開催 | 常微分方程式を用いたニューラルネットワークのFPGA実装の検討 ○渡邉寛悠・松谷宏紀（慶大） CPSY2020-21 DC2020-21 |
ODE-Netとは、深層学習におけるResNetを常微分方程式の解法の一種であるオイラー法であるとみなし、ResNetに... [more] | CPSY2020-21 DC2020-21 pp.22-27 |
| IPSJ-SLDM, IPSJ-ARC (共催) RECONF, VLD, CPSY (共催) (連催) [詳細] |
2020-01-23 09:55 |
神奈川 | 慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎 | オンライン逐次学習アルゴリズムを用いた強化学習の軽量化 ○渡邉寛悠・塚田峰登・松谷宏紀（慶大） VLD2019-68 CPSY2019-66 RECONF2019-58 |
DQN(Deep Q-Network)とは、強化学習におけるQ学習を深層学習モデルに置き換えた手法である。しかし、DQN... [more] | VLD2019-68 CPSY2019-66 RECONF2019-58 pp.85-90 |
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