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J-GLOBAL ID：201702260870418562   整理番号：17A1570873

メムリスタ連想メモリを用いた手書き数字のナイーブBayes推論【Powered by NICT】

Naive Bayesian inference of handwritten digits using a memristive associative memory

著者 (2件)： Taha Mohammad M. A. (Department of Electrical and Computer Engineering, Portland State University, Portland, OR, USA) ,  Teuscher Christof (Department of Electrical and Computer Engineering, Portland State University, Portland, OR, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NANOARCH  ページ： 139-140  発行年： 2017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)

抄録/ポイント： Bayes推論インテリジェント確率的計算システムを増強するが,伝統的なvon Neumannアーキテクチャに実装することは計算量的に高価であり,効率的ではなかった。本論文では,メモリスタを用いたNaive Bayes最近傍(NBNN)アルゴリズムに依存している近似Bayes推論を実行するための簡単で新しい方法を提案した。,重要な性能を犠牲にせずに,入力電圧を低下させるために可変事前確率を組み込んだ推論過程を助け,動力を節約する300Xに役立つことを示した。MNISTデータセットを用いて本システムを試験し,それは可変プライアを含ませることにより,2~4%までの良好な性能を有することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *数字 ,  事前確率 ,  計算機アーキテクチャ ,  *連想メモリ ,  近似法 ,  *Bayes推定 ,  計算量 ,  計算機システム ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 入力電圧 ,  Naive Bayes ,  *手書き ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： メムリスタ ,  連想メモリ ,  手書き ,  数字 ,  Bayes推論