| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-06-04 |
| タイトル |
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タイトル |
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 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ニューラルネットワーク |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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北海道大学 |
| 著者所属 |
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北海道大学 |
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北海道大学 |
| 著者所属 |
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北海道大学 |
| 著者所属 |
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北海道大学 |
| 著者所属 |
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東京工業大学 |
| 著者所属 |
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北海道大学／科学技術振興機構さきがけ |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hokkaido University |
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en |
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Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hokkaido University |
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en |
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Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Tokyo Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hokkaido University / JST PRESTOS |
| 著者名 |
池田, 泰我
植吉, 晃大
安藤, 洸太
廣瀬, 一俊
浅井, 哲也
本村, 真人
高前田, 伸也
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| 著者名(英) |
Taiga, Ikeda
Kodai, Ueyoshi
Kota, Ando
Kazutoshi, Hirose
Tetsuya, Asai
Masato, Motoura
Shinya, Takamaeda
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
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，本論文ではニューラルネットワーク計算を軽量化するために無効ニューロンに着目した．0 の値を持つニューロンである無効ニューロンは，ニューラルネットワークの積和演算において不必要であるが，無効になるニューロンは入力データに応じて変動することが知られている．そのため，このような無効ニューロンを本体のニューラルネットワークとは別の二値化ニューラルネットワークで予測することで，先行して不要なニューロンを動的に特定し，本体の計算を省略する手法を提案する．計算省略の頻度と認識精度の間にはトレードオフがあるため，それを調整するバイアスチューニング技術を導入して評価した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10096105 |
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）
巻 2019-ARC-236,
号 8,
p. 1-6,
発行日 2019-06-04
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8574 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ARC19236008.pdf (442.1 kB)
