| 研究課題/領域番号 |
26730027
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
廣本 正之 京都大学, 情報学研究科, 助教 (60718039)
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| 連携研究者 |
佐藤 高史 京都大学, 大学院情報学研究科, 教授 (20431992)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2016年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 画像認識 / ニューラルネットワーク / ディープラーニング / 低消費電力設計 / 近似計算 / メモリスタ / 低消費電力技術 |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではニューラルネットワークを用いた画像認識向けプロセッサの高効率化に向け，認識処理内部の演算の冗長性に着目し，不正確な演算を積極的に活用する計算手法を提案した．近似演算の利用や低電圧動作等を行うことでハードウェアのエネルギー効率が向上する一方，演算誤差により認識性能に影響を与える可能性がある．本研究ではこれらの演算誤差を許容する学習アルゴリズムを考案し，認識精度を維持したままハードウェアの性能電力比の向上を実現した．
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