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文献
J-GLOBAL ID:201802272236786458   整理番号:18A2040574

半精密浮動小数点フォーマットに優れた検証精度とエネルギー効率を実現するための9ビット専用ハードウェアによる画像分類器深部畳込みニューラルネットワーク訓練【JST・京大機械翻訳】

Image-Classifier Deep Convolutional Neural Network Training by 9-bit Dedicated Hardware to Realize Validation Accuracy and Energy Efficiency Superior to the Half Precision Floating Point Format
著者 (7件):
O’uchi Shin-ichi
(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tsukuba, Japan)
Fuketa Hiroshi
(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tsukuba, Japan)
Ikegami Tsutomu
(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tsukuba, Japan)
Nogami Wakana
(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tsukuba, Japan)
Matsukawa Takashi
(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tsukuba, Japan)
Kudoh Tomohiro
(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tsukuba, Japan)
Takano Ryousei
(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tsukuba, Japan)

資料名:
IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)

巻: 2018  号: ISCAS  ページ: 1-5  発行年: 2018年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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