研究課題
本研究課題では，最新の脳科学の知見を活かしてスケーラビリティの高いDeep Learning手法を開発し，柔軟な知識処理機構を実現することを目指している．本機構が目指す目標は，多様なタスク（アプリケーション）へ適用可能な汎用性の高い知識処理のモデルおよび，大規模なデータをリアルタイムに処理可能な並列処理に最適化された計算モデルの２点である．特に重要なのは，一般的な計算環境（PC等）でも実行可能な並列計算のためのモデルであり，GPU（OpenCL等）を利用した多コア環境で実行可能なモデルを構築する．さらに，本手法の有効性を実証するために，アプリケーションを期間内に構築することを目指して研究活動を推進してきた。以上の予定と活動に基づき、予定どおり基礎研究から応用研究に軸足を移しつつ、アプリケーションへの適用を試験的に進めてきた。さらに、当初の研究計画に基づき、研究成果の対外発信を強化してきた。論文誌や国際ワークショップ等で研究成果が掲載された他、情報処理学会論文誌を始めとする国内論文誌でも成果が掲載された。
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2018
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 4件)
電子情報通信学会論文誌
巻: 4 ページ: 657-668
