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J-GLOBAL ID：202002214667107826   整理番号：20A0518904

SRAMアレイ内機械学習分類器のコラムアレイ削減手法

著者 (3件)： 鶴隆介 (福岡工大 大学院工学研究科) ,  セキ カテイ (福岡工大 大学院工学研究科) ,  山内寛行 (福岡工大 大学院工学研究科)
資料名： 電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Record of Joint Conference of Electrical, Electronics and Information Engineers in Kyushu (CD-ROM))
巻： 72nd  ページ： ROMBUNNO.12-1A-09  発行年： 2019年09月19日 
JST資料番号： L2200B  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)

本文一部表示： 1.はじめに.センサー自身もAI機能を持つ“どこでもAI(人工知能)”社会を実現するには格段のエネルギー効率向上が必要である.AIを実現する手法の一つとして,機械学習があるが,特徴ベクトルと重みとの積和計算をデジタル設計した場合,遠距離で頻...【本文一部表示】

シソーラス用語： SRAM ,  アレイ ,  機械学習 ,  コンピュータ ,  円柱 ,  *人工知能 ,  *演算 ,  *超並列処理 ,  柱 ,  構造要素

分類 (1件)： 演算方式  (JC02020Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： SRAMアレイ ,  機械学習 ,  分類器 ,  コラム ,  アレイ ,  手法