高エネルギー効率のピクセル近傍2次元CNNアクセラレータ
- 1.1 データ処理システム（新原理コンピューティング、機械学習、神経回路網 など）
- 1.2 データ保存システム（Computation in memory、永久メモリ など）
- 1.4 データ生成システム（センサー、超小型端末 など）
高宮 真
生産技術研究所
教授
画像認識を高エネルギー効率で行うことを目的とした研究を行っています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アルゴリズムの本来の特徴である注目ピクセルの近傍に対してのみ畳み込み演算を行う点を利用し、ピクセル近傍に集積されたデジタル回路を用いて外部メモリへのデータ書き込みなしでCNN演算を2次元的に実現します。
プロジェクトに関するURL
主な関連論文
王 叡智，高宮 真,“高エネルギー効率のピクセル近傍2次元CNNアクセラレータの提案,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会, C-12-24, オンライン開催，2020年9月.
関連するSDGs項目
問い合わせ先
- 担当： 生産技術研究所 高宮 真
- メールアドレス： mtaka[at]iis.u-tokyo.ac.jp
※[at]を@に置き換えてください
- カテゴリナビ
