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J-GLOBAL ID：201702280729990117   整理番号：17A1569476

ライブ実証:FPGA上での制限されたBoltzmannマシンを用いた特徴抽出システム【Powered by NICT】

Live demonstration: Feature extraction system using restricted Boltzmann machines on FPGA

著者 (5件)： Ueyoshi Kodai (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University Sapporo, Hokkaido 060-0814, Japan) ,  Marukame Takao (Corporate R&D center, Toshiba Corporation, Kawasaki 212-8582, Japan) ,  Asai Tetsuya (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University Sapporo, Hokkaido 060-0814, Japan) ,  Motomura Masato (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University Sapporo, Hokkaido 060-0814, Japan) ,  Schmid Alexandre (Microelectronic Systems Laboratory, EPFL, Lausanne CH-1015, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCAS  ページ： 1  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： FPGA上で実装された制限付きBoltzmannマシン(RBM)を用いた教師なし特徴抽出システムから得られた実時間結果を提示した。特徴抽出応用はMNISTデータセットを用いて実証した,重量貯蔵特徴をリアルタイムで可視化した。数字分類も学習結果に基づいて行った。実証システムは従来のCPUよりも134倍より速く働く。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： *特徴抽出 ,  学習 ,  *FPGA ,  可視化 ,  *Boltzmannマシン ,  数字
準シソーラス用語： 実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 実証 ,  FPGA ,  制限 ,  Boltzmannマシン ,  特徴抽出