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)