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J-GLOBAL ID：201902225439551974   整理番号：19A2176601

Deltanet 微分二値ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

DeltaNet: Differential Binary Neural Network

著者 (5件)： Oba Yuka (Hokkaido University) ,  Ando Kota (Hokkaido University) ,  Asai Tetsuya (Hokkaido University) ,  Motomura Masato (Tokyo Institute of Technology) ,  Takamaeda-Yamazaki Shinya (Hokkaido University/JST PRESTO)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ASAP  ページ： 39  発行年： 2019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： エネルギー制約ニューラルネットワーク処理は,様々なモバイルアプリケーションに対して高い要求がある。二値化ニューラルネットワーク(BNN)は,計算効率を積極的に強化し,対照的に,それはその極端な近似により精度の劣化を受ける。重み和間の差の二値化に基づく新しい活性化関数「デルタ」を用いたニューラルネットワークモデルを提案した。「デルタ」は数値間の大きさの関係を保持し,通常の二値化よりも豊富な情報を伝達する。著者らは,BNNとほとんど同じ要素を有する提案モデルのためのハードウェアアーキテクチャを設計することができた。評価は,ほとんど同じハードウェア構成で,従来のBNNより高い認識精度を達成することを示した。Copyright 2019 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： *微分 ,  *ニューラルネットワーク ,  計算機アーキテクチャ ,  ハードウェア
準シソーラス用語： 認識精度 ,  神経回路網モデル ,  活性化関数 ,  計算効率 ,  二値化 ,  モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 微分 ,  二値 ,  ニューラルネットワーク