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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 | |
| NLP, MSS (共催) |
2024-03-14 11:15 |
その他 | 機械振興会館 | 平均頂点間距離が最小の正則グラフを探索するアルゴリズムの並列化 ○平山 拓・右田剛史・高橋規一（岡山大）  MSS2023-89 NLP2023-141 |
データセンタにおける計算機ネットワークは正則グラフでモデル化され，その平均頂点間距離はデータ通信の遅延と密接な関係をもつ... [more] | MSS2023-89 NLP2023-141 pp.87-92 |
| NLP, CAS (共催) |
2023-10-07 13:00 |
岐阜 | ワークプラザ岐阜 | 指定の頂点数と次数の下で代数的連結度を最大にする正則グラフの探索アルゴリズム ○倉橋正司・右田剛史・高橋規一（岡山大） CAS2023-54 NLP2023-53 |
代数的連結度はネットワークの堅牢性を表す指標の1つであり，ラプラシアン行列の2番目に小さい固有値で定義される．したがって... [more] | CAS2023-54 NLP2023-53 pp.106-110 |
| AI | 2023-09-13 09:00 |
北海道 | 登別グランドホテル | 大規模人流シミュレーションのデータ同化における動的打ち切り機構の実装 ○鷹見竣希（筑波大）・石山 遼（九大）・重中秀介（筑波大）・大西正輝（産総研）・野田五十樹（北大） AI2023-11 |
人流シミュレーションのデータ同化における試行の動的打ち切り機構の導入手法を提案する．大規模な人流シミュレーションは計算時... [more] | AI2023-11 pp.56-59 |
| IA, SITE (共催) IPSJ-IOT (連催) [詳細] |
2023-03-16 15:35 |
群馬 | 前橋工科大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
CNNに基づく知覚ハッシュの枝刈りによるモデル圧縮 ○三品翔大・森住哲也・木下宏揚（神奈川大） SITE2022-59 IA2022-82 |
安全で利便性の高いデジタルコンテンツの著作権管理には，画像を識別するメッセージダイジェストが必要不可欠である．流通過程で... [more] | SITE2022-59 IA2022-82 pp.28-34 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2023-03-02 09:40 |
北海道 | はこだて未来大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
DNN効率化のためのプルーニング手法の開発：最終層誤差に基づくニューロン選択および再構成 ○菅間幸司・和田俊和（和歌山大） PRMU2022-66 IBISML2022-73 |
Deep Neural Network(DNN)は機械学習の分野における主要技術の一つである.しかし，DNN を利用する... [more] | PRMU2022-66 IBISML2022-73 pp.42-47 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2023-03-03 16:20 |
北海道 | はこだて未来大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
Collaborative Intelligence for Transformer-Based AI Systems ○Monikka Roslianna Busto・Shohei Enomoto・Takeharu Eda（NTT SIC） PRMU2022-111 IBISML2022-118 |
[more] | PRMU2022-111 IBISML2022-118 pp.275-280 |
| PRMU | 2022-12-15 14:25 |
富山 | 富山国際会議場 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
活性化関数の出力誤差に基づくDNN圧縮法 ○菅間幸司・和田俊和（和歌山大） PRMU2022-38 |
Deep Neural Network(DNN)は機械学習の分野における主要技術の一つである.しかし，DNN を利用する... [more] | PRMU2022-38 pp.34-39 |
| PRMU | 2022-12-16 14:10 |
富山 | 富山国際会議場 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
Data Pruningにおけるサンプリング戦略 ○東 遼太・和田俊和（和歌山大） PRMU2022-48 |
Data Pruningは学習後の精度を維持するように訓練サンプル全体から一部を選択する手法である．識別モデルの学習では... [more] | PRMU2022-48 pp.85-90 |
| IBISML | 2022-09-15 15:05 |
神奈川 | 慶應義塾大学 矢上キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
複数の参照解を利用したSafe Pattern Pruningにおける正則化パス計算の効率化 ○吉田拓未（名工大）・花田博幸（理研）・中川和也・鈴村真矢・Onur Boyar・岩田和樹（名工大）・志村 駿・田中優次（名大）・烏山昌幸（名工大）・田地宏一（名大）・津田宏治（東大/理研）・竹内一郎（名大/理研） IBISML2022-38 |
高次元の特徴量を$L_1$正則化学習によって効率的にモデル化するための手法として Safe Screening や Sa... [more] | IBISML2022-38 pp.39-46 |
| PRMU | 2022-09-14 16:00 |
神奈川 | 慶應義塾大学 矢上キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
Convolutional Skip Connectionを用いた分岐構造を持つDNNの圧縮法 ○菅間幸司・和田俊和（和歌山大） PRMU2022-16 |
Deep Neural Network(DNN)はコンピュータビジョンにおける主要技術の一つであるが，その計算コス トの... [more] | PRMU2022-16 pp.37-42 |
| PRMU | 2022-09-15 10:00 |
神奈川 | 慶應義塾大学 矢上キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
One-cut Network Pruning at Initialization with Explainable Image Concepts ○Yinan Yang（Rits Univ.）・Ying Ji（Nagoya Univ.）・Yu Wang（Hitotsubashi Univ.）・Jien Kato（Rits Univ.） PRMU2022-18 |
[more] | PRMU2022-18 pp.49-54 |
| RECONF | 2022-06-08 15:25 |
茨城 | 筑波大学計算科学研究センター （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
冗長計算分析とFPGA加速に基づいたコンパクトかつ高速なCNNの実現 ○李 祺・李 恒毅・孟 林（立命館大） RECONF2022-21 |
近年、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は優れた識別性能で幅広い範囲で応用され、注目されている。しかし、CNNモデ... [more] | RECONF2022-21 pp.89-94 |
| RECONF, VLD, CPSY (共催) IPSJ-ARC, IPSJ-SLDM (共催) (連催) [詳細] |
2022-01-24 15:55 |
ONLINE | オンライン開催 | 蒸留とレイヤー枝刈りによるエッジデバイス推論処理の高速化について ○市川雄樹・神宮司明良・倉持亮佑・中原啓貴（東工大） VLD2021-58 CPSY2021-27 RECONF2021-66 |
Deep Neural Network(DNN) はパラメータ数や計算量が多く，計算資源の限られるエッジデバイスでの活用... [more] | VLD2021-58 CPSY2021-27 RECONF2021-66 pp.49-54 |
| VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 09:45 |
ONLINE | オンライン開催 | Sparsity-Gradientを用いた深層学習モデルの圧縮とVitis-AIへの実装 ○李 恒毅・岳 学彬・孟 林（立命館大） VLD2021-22 ICD2021-32 DC2021-28 RECONF2021-30 |
本論文は Sparsity-Gradientを用いたニューラルネットワークモデルのプルーニング手法を提案し、そして、Vi... [more] | VLD2021-22 ICD2021-32 DC2021-28 RECONF2021-30 pp.31-36 |
| MBE, NC (併催) |
2021-10-28 15:30 |
ONLINE | オンライン開催 | ニューロンの球面クラスタリングによる深層ニューラルネットワークモデル圧縮 ○坂本 慎・置田真生・伊野文彦（阪大） NC2021-22 |
本論文では，深層ニューラルネットワーク(DNN)推論モデルの精度を維持しながらメモリ使用量および 計算量を削減する手法と... [more] | NC2021-22 pp.22-27 |
| WBS, IT, ISEC (共催) |
2021-03-04 09:25 |
ONLINE | オンライン開催 | パリティチェックの配置による枝刈りを用いたPolar符号の逐次除去リスト復号 ○大木湧介・柴田 凌・八嶋弘幸（東京理科大） IT2020-112 ISEC2020-42 WBS2020-31 |
本研究では,送信情報の中に偶数パリティチェック条件を満たすようにpruning bitを加えPolar符号化を行い, 逐... [more] | IT2020-112 ISEC2020-42 WBS2020-31 pp.1-6 |
| IPSJ-SLDM, IPSJ-ARC (共催) RECONF, VLD, CPSY (共催) (連催) [詳細] |
2020-01-22 17:45 |
神奈川 | 慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎 | 畳み込みニューラルネットワークを用いた単眼深度推定のFPGA実装について ○佐田悠生・下田将之・佐藤真平・中原啓貴（東工大） VLD2019-66 CPSY2019-64 RECONF2019-56 |
深度推定は3次元のシーン解析に不可欠であり，ロボティクスや自動運転，ドローンなどで活用されている． 近年の畳み込みニュ... [more] |
VLD2019-66 CPSY2019-64 RECONF2019-56 pp.73-78 |
| PRMU | 2019-10-18 10:45 |
東京 | 東京大学 | ［ショートペーパー］An attribution-based pruning method for single object detection network ○Rui Shi・Tianxing Li・Yasushi Yamaguchi（UTokyo） PRMU2019-34 |
[more] | PRMU2019-34 pp.17-20 |
| EMM, IT (共催) |
2019-05-24 14:20 |
北海道 | 旭川市国際会議場 | Parity CheckによるList Pruningを用いたPolar符号の逐次除去リスト復号の高速化 ○大木湧介・柴田 凌・細谷 剛・八嶋弘幸（東京理科大） IT2019-14 EMM2019-14 |
本研究では, 送信情報の中に偶数パリティチェック条件を満たすように pruning bit を加えPolar符号化を行い... [more] | IT2019-14 EMM2019-14 pp.73-78 |
| RECONF | 2019-05-10 10:00 |
東京 | 東工大蔵前会館 | マルチパス構造を持つ意味的領域分割モデルのFPGA実装 ○佐田悠生・下田将之・佐藤真平・中原啓貴（東工大） RECONF2019-10 |
畳み込みニューラルネットワークは高い認識精度を持ち，様々な画像認識アプリケーションを組み込み機器へ応用することが期待され... [more] | RECONF2019-10 pp.49-54 |
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