| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2018-07-23 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
敵対型生成ネットワークにおける学習の低ビット化の検討 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
Quantization Optimization for Training of Generative Adversarial Network |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
機械学習・ニューラルネットワーク |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
|
資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
|
|
|
産業技術総合研究所／東京大学大学院 |
| 著者所属 |
|
|
|
産業技術総合研究所 |
| 著者所属 |
|
|
|
産業技術総合研究所 |
| 著者所属 |
|
|
|
産業技術総合研究所 |
| 著者所属 |
|
|
|
産業技術総合研究所／東京大学大学院 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学情報基盤センター／産業技術総合研究所 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) / Graduate School of Engineering, The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) / Graduate School of Engineering, The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Information Technology Center, The University of Tokyo / National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 著者名 |
岸, 裕真
池上, 努
大内, 真一
高野, 了成
野上, 和加奈
工藤, 知宏
|
| 著者名(英) |
Yuma, Kishi
Tsutomu, Ikegami
Shinichi, Ouchi
Ryousei, Takano
Wakana, Nogami
Tomohiro, Kudoh
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
敵対型生成ネットワーク (Generative Adversary Network， GAN) についての研究は昨今盛んに行われており，1024 × 1024 画像生成など，より高精細な画像の生成が可能となってきているがこれに伴い学習にかかる計算コストが爆発的に増えている．本報告では GAN の持つ，Discriminator と Generator が交互に学習するという特性に着目し，従来の浮動小数点表記よりピットサイズを削減し，ダイナミックレンジを bias をずらすことで調整する "Bias-Shift 型浮動小数点表記" について検討した．また検討に基づき DCGAN に対して提案データ表記フォーマットを用いた学習を行い，その結果についても報告した． |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
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 2018-ARC-232,
号 13,
p. 1-6,
発行日 2018-07-23
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8574 |
| Notice |
|
|
|
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ARC18232013.pdf (2.2 MB)
