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J-GLOBAL ID：201802232103911454   整理番号：18A1809449

GPUとFPGAにおけるアルゴリズム音楽生成の比較分析【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Analysis of Algorithmic Music Generation on GPUs and FPGAs

著者 (4件)： Joshi Garvit (Chameli Devi Group of Institutions) ,  Nyayapati Vidya (Chameli Devi Group of Institutions) ,  Singh Jasvinder (Chameli Devi Group of Institutions) ,  Karmarkar Aishwarya (Medicaps Institute of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICCT  ページ： 229-232  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)

抄録/ポイント： 本論文において著者らは,GPUとFPGAに関する再帰的ニューラルネットワークによる音楽生成の効率性を比較することを目指した。Deep学習に対するより一般的なアプローチは常にGPUである。しかしながら,FPGAは,深い学習計算の分野への新しい追加である。本論文は,アルゴリズム的音楽生成のための再帰ニューラルネットワークに基づく深い学習モジュールを開発することを目的とした。したがって,最大効率(アブストラクト)を得るための最良の適切なハードウェアを見つけるために,FPGAとGPUに関するこのアルゴリズムの効率を比較する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音楽 ,  *アルゴリズム ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *FPGA ,  ハードウェア
準シソーラス用語： 比較分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： GPU ,  FPGA ,  アルゴリズム ,  音楽 ,  比較分析