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J-GLOBAL ID：202502244530308531   整理番号：25A2456628

深層学習モデルPECNetの低精度量子化による軽量化

Acceleration of the deep learning model PECNet using low-precision quantization.

著者 (4件)： 横田泰己 (明治大) ,  山根開登 (明治大) ,  細井陽向 (明治大) ,  宮島敬明 (明治大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 125  号： 105(AI2025 1-12)  ページ： 7-12 (WEB ONLY)  発行年： 2025年07月01日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *学習モデル ,  *量子化 ,  *軽量化 ,  東日本大震災 ,  地震 ,  津波 ,  洪水 ,  災害 ,  避難 ,  大規模 ,  シミュレーション ,  行動科学 ,  エージェント ,  モジュール
準シソーラス用語： 二次災害 ,  *深層学習モデル ,  人流シミュレーション ,  大規模シミュレーション

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習モデル ,  量子化 ,  軽量化