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J-GLOBAL ID：202202243121465820   整理番号：22A2333040

ディープニューラルネットワークを利用したシステムに対する高効率な検証法

A method of highly efficient verification for systems using deep neural networks

著者 (3件)： 白石忠明 (三菱電機ソフトウエア) ,  高橋寛 (愛媛大) ,  WANG Senling (愛媛大)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 21st  号： 第1分冊  ページ： 269-271  発行年： 2022年08月30日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *システム信頼度 ,  *FPGA ,  並列処理 ,  高速化 ,  物体認識 ,  機械学習 ,  量子化 ,  量子化誤差 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  *度
準シソーラス用語： システム検証 ,  *システム信頼性

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  信頼性  (KB04040H) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

引用文献 (2件)：

• S. Kundu et al. “Effective In-field Testing of Deep Neural Network Hardware Accelerator”, Proc. VTS, 2022, pp.1-4. (2008).
• Joseph Redmon, Ali Farhadi : ” YOLOv3: An Incremental Improvement”,arXiv preprint arXiv:1804.02767v1(2018.4)

タイトルに関連する用語 (3件)： ディープニューラルネットワーク ,  高効率 ,  検証