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Ryuji Fuchikami
Ryuji Fuchikami (
@Ryuz88
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新時代の道具,ChatGPT:14の視点からその可能性を探る
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
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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
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…
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制御研究者がデータで探る機械学習ブームの要因
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…
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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
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。
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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
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。
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Stochastic Computingに用いる定数を近似する回路の合成手法
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
お気に入り一覧(最新100件)
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新時代の道具,ChatGPT:14の視点からその可能性を探る
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
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宇宙機の時刻管理: 運用と解析
@Ryuz88 こんなの参考になるかな。https://t.co/aMPyUC2e97
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SR11000モデルH1のノード構成とスケーラビリティ評価
=> 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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SR11000モデルH1における高精度性能分析手法
=> 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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SR11000におけるソフトウェアプリフェッチ手法の評価
=> 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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SR11000モデルH1におけるバリア同期の高速化手法
=> 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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スーパーテクニカルサーバSR11000 モデルJ1 のノードアーキテクチャと性能評価
=> 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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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
.@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
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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
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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