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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 | |
| VLD, DC, IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB (連催) CPSY, IPSJ-ARC (連催) ICD, IE (共催) RECONF (併催) [詳細] |
2019-11-14 15:05 |
愛媛 | 愛媛県男女共同参画センター | 省エネルギー二値化ニューラルネットワーク向けMTJベース積和演算回路の構成 ○千葉智貴・夏井雅典・羽生貴弘（東北大）  ICD2019-32 IE2019-38 |
本稿では，二値化ニューラルネットワークハードウェアへの適用に向けた，次世代不揮発記憶素子を活用した積和演算および活性化関... [more] | ICD2019-32 IE2019-38 pp.19-24 |
| RECONF | 2019-09-19 16:00 |
福岡 | 北九州国際会議場 | 二値化したYOLOシステムローコストFPGAでの実装 ○ウェイ カイジ・本田紘規・天野英晴（慶大） RECONF2019-32 |
ローエンドのエッジデバイスにおいて最先端の AI アプリケーションを動かすためには、高い消費電力と 計算リソース不足とい... [more] | RECONF2019-32 pp.63-68 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| SDM, ICD (共催) ITE-IST (連催) [詳細] |
2017-08-02 10:15 |
北海道 | 北海道大学情報教育館 | ［依頼講演］BRein Memory:バイナリ・インメモリ再構成型深層ニューラルネットワークアクセラレータ ○安藤洸太・植吉晃大・折茂健太郎（北大）・米川晴義・佐藤真平・中原啓貴（東工大）・池辺将之・浅井哲也・高前田伸也（北大）・黒田忠広（慶大）・本村真人（北大） SDM2017-43 ICD2017-31 |
ニューラルネットワークの応用が興隆を見せている。 しかしその発展に伴って計算量とデータ量も増大を続け、携帯機器等の電力... [more] |
SDM2017-43 ICD2017-31 pp.101-106 |
| CPSY, DC, IPSJ-ARC (連催) RECONF (併催) [詳細] |
2017-05-22 14:40 |
北海道 | 登別温泉第一滝本館 | 二値化ニューラルネットワークアクセラレータのアーキテクチャ検討 ○安藤洸太・植吉晃大・廣瀬一俊・折茂健太郎・植松瞭太・高前田伸也・池辺将之・浅井哲也・本村真人（北大） RECONF2017-3 |
ニューラルネットワークは物体認識や状況判断等の応用が見出され、急速に発展している。 同時にニューラルネットワークの大規... [more] |
RECONF2017-3 pp.13-16 |
| CPSY, DC, IPSJ-ARC (連催) RECONF (併催) [詳細] |
2017-05-22 16:40 |
北海道 | 登別温泉第一滝本館 | FPGAを用いたCNNの最適ハードウェア構成とその二値化検討 ○植吉晃大・安藤洸太・折茂健太郎・高前田伸也・池辺将之・本村真人・浅井哲也（北大） RECONF2017-7 |
畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)は、多くの分類・予測問... [more] | RECONF2017-7 pp.31-36 |
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