Ryuji Fuchikami (@Ryuz88)

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RT @tokoroten: 情報処理学会の情報処理に記事が載りました。 で、どうやるとこれダウンロードできるの…(情報処理学会の年会費はちゃんと払ってるはずなんだが) https://t.co/LfCCcsVM3d https://t.co/wWk3hmULPL
RT @ogawa_tter: .@kazunori_279 @kumagi @miyox @yyasuda @Ryuz88 東北大学 羽生教授 https://t.co/QHgT7UVvKr "ストカスティック演算に基づく省エネルギー脳型LSI設計技術"、2017年 http…
RT @motorcontrolman: 京都大学・丸田先生の論文「制御研究者がデータで探る機械学習ブームの要因」がフリーで読めて超面白いのでおすすめします。 制御工学が機械学習みたいに流行るにはどうしたら、をデータから考察。なんというか着眼点がすごい。 https://t.c…
例えば下記の図2で内部状態記憶を持つことでtanhやexpを実現していますが、バイナリDNNで内部にRNN的な記録部を持つことは非常に応用性は広いと思われます。 https://t.co/GfvmmhOqta が、どうやって学習させるかと、学習セットをどう用意するかはこれはこれで悩ましい問題かと思います。
https://t.co/Gfvmmi61RK に出てくる有限状態マシンで tanh や exp 計算しているのが非常に興味深い。バイナリDNNで使えないだろうか? 後は昨日書いた重みを持たせる方法。ShuffleできなくなるがLPF+再modulationなら成り立つかも。
Stochastic演算で定数作る日本語の資料見つけた。程よく相関の問題も解説してある。 https://t.co/DOzmKpzuCR

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情報処理学会の情報処理に記事が載りました。 で、どうやるとこれダウンロードできるの…(情報処理学会の年会費はちゃんと払ってるはずなんだが) https://t.co/LfCCcsVM3d https://t.co/wWk3hmULPL
@Ryuz88 こんなの参考になるかな。https://t.co/aMPyUC2e97
=> 日立 SR11000 モデルJ1 (POWER5)、情報処理学会論文誌 ACS、2005年8月 https://t.co/4KnfSq1Pqn SR11000モデルH1 (POWER4+) ARC 2003/11 https://t.co/oPVmh32jG2 https://t.co/QAwQMBouiR https://t.co/2nlbS9Gaa7 2004/7 https://t.co/ZTvjSKfk7Z SR8000, Jul 2000 https://t.co/ld3b87iUXm https://t.co/AmnkRrxM4v
=> 日立 SR11000 モデルJ1 (POWER5)、情報処理学会論文誌 ACS、2005年8月 https://t.co/4KnfSq1Pqn SR11000モデルH1 (POWER4+) ARC 2003/11 https://t.co/oPVmh32jG2 https://t.co/QAwQMBouiR https://t.co/2nlbS9Gaa7 2004/7 https://t.co/ZTvjSKfk7Z SR8000, Jul 2000 https://t.co/ld3b87iUXm https://t.co/AmnkRrxM4v
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=> 日立 SR11000 モデルJ1 (POWER5)、情報処理学会論文誌 ACS、2005年8月 https://t.co/4KnfSq1Pqn SR11000モデルH1 (POWER4+) ARC 2003/11 https://t.co/oPVmh32jG2 https://t.co/QAwQMBouiR https://t.co/2nlbS9Gaa7 2004/7 https://t.co/ZTvjSKfk7Z SR8000, Jul 2000 https://t.co/ld3b87iUXm https://t.co/AmnkRrxM4v
.@kazunori_279 @kumagi @miyox @yyasuda @Ryuz88 東北大学 羽生教授 https://t.co/QHgT7UVvKr "ストカスティック演算に基づく省エネルギー脳型LSI設計技術"、2017年 https://t.co/2U1kQArBqw との共同研究もされている Gross教授 (McGill Univ) の 2020年3月の招待講演です https://t.co/su79DB300Q
組込み機器向け深層学習の最適回路構成手法に関する研究 https://t.co/w5n8tvNuDv

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