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J-GLOBAL ID：202202278968019478   整理番号：22A0945055

AIをエッジに入れる:深層学習の視点から【JST・京大機械翻訳】

Bringing AI to edge: From deep learning’s perspective

著者 (7件)： Liu Di (HP-NTU Digital Manufacturing Corporate Lab, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Kong Hao (HP-NTU Digital Manufacturing Corporate Lab, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Kong Hao (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Luo Xiangzhong (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Liu Weichen (HP-NTU Digital Manufacturing Corporate Lab, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Liu Weichen (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Subramaniam Ravi (Innovations and Experiences-Business Personal Systems, HP Inc., USA)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 485  ページ： 297-320  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エッジコンピューティングと人工知能(AI),特に深層学習アルゴリズムは,新しいシステム,すなわちエッジ知能を構築するために徐々に交差する。しかし,エッジインテリジェンスシステムの開発は,いくつかの課題に遭遇し,これらの課題の一つは,計算集約型深層学習アルゴリズムと,より少ないキャップ可能エッジシステムの間の計算ギャップである。計算ギャップのため,多くのエッジインテリジェンスシステムは,期待される性能要求に合致できない。ギャップを埋めるために,新しい技術および最適化方法を,過去数年,軽量深層学習モデル,ネットワーク圧縮および効率的ニューラルアーキテクチャ検索において提案した。若干のレビューまたは調査は,部分的にこの大規模な文献をカバーしてきたが,著者らは,エッジインテリジェンス実装のために重要なこれらの深層学習技術のすべての側面を論じるための系統的で包括的なレビューを欠いている。エッジシステムに適用できる様々な多様な方法として,全体的レビューはエッジコンピューティング技術者とコミュニティがエッジインテリジェンスのための機器であり,エッジインテリジェンスシステムの開発を容易にする最先端の深層学習技術の理解を可能にするであろう。本論文では,手作業モデル,モデル圧縮,ハードウェア意識神経アーキテクチャ探索,および適応深層学習モデルを含むエッジ知能システムに有用な代表的および最新の深層学習技術を調査した。最後に,観察と簡単な実験に基づいて,著者らはいくつかの将来の方向を議論した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  技術 ,  ネットワーク ,  最適化手法 ,  コミュニティ ,  人工知能 ,  ハードウェア ,  深層 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *深層学習 ,  軽量 ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  モデル最適化 ,  エッジコンピューティング ,  神経アーキテクチャ探索

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： AI ,  エッジ ,  深層学習 ,  視点