@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00186501,
 author = {進藤, 智司 and 松井, 優樹 and 八巻, 隼人 and 津邑, 公暁 and 三輪, 忍},
 issue = {31},
 month = {Feb},
 note = {画像認識において，Convolutional Neural Network （CNN） と呼ばれるニューラルネットワークが高い認識精度を示し広く利用されている．近年では，認識精度を向上させるために，CNN の規模を増大させる傾向があり，これに伴って，計算時間や消費エネルギーも増大している．この問題に対して，CNN の計算に特化したアクセラレータが開発されている．その中でも，CNN に含まれる計算を近似することで，電力効率の向上を図る研究が盛んに行われている．しかし，CNN の認識精度の低下を抑えつつ，高い電力効率を持つアクセラレータは未だ実現されていない．そこで本研究では，近似計算をアクセレラレータに導入し，認識精度の低下を抑えつつ高電力効率なアクセラレータの実現を目指す．特に，様々な CNN に共通して含まれる代表的なカーネルに特化した回路を予め備えたアクセラレータを検討する．},
 title = {カーネルの類似性に基づく近似計算を行うCNNアクセラレータの検討},
 year = {2018}
}