Tatsuya Kaneko
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Patent
Date
2023
2022
2021
2020
2019
2018
金子 竜也
,
百瀬 啓
,
浅井 哲也
(2023).
エッジAIのオンライン学習に向けた学習アルゴリズムの軽量化
.
フォレストワークショップ
.
Cite
Tatsuya Kaneko
,
Hiroshi Momose
,
Tetsuya Asai
(2022).
On-Device Training Architecture for Analog ReRAM Neural Networks with Digital BP
.
MEMRISYS 2022
.
Cite
金子 竜也
,
山岸 善治
,
百瀬 啓
,
浅井 哲也
(2022).
エッジAIのオンライン学習に向けたハードウェア指向対数量子化オプティマイザの提案
.
電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス研究会
.
Cite
浅井哲也
,
山岸善治
,
金子竜也
(2022).
最適化装置及び最適化方法並びに最適化用プログラム
.
Cite
Y. Yamagishi
,
T. Kaneko
,
M. Akai-Kasaya
,
T. Asai
(2022).
Holmes: A hardware-oriented optimizer using logarithms
.
IEICE Transactions on Information and Systems
.
Cite
山岸 善治
,
金子 竜也
,
赤井 恵
,
浅井 哲也
(2021).
エッジ学習に向けたモーメンタム最適化法のハードウェア設計
.
電子情報通信学会ソサイエティ大会
.
Cite
金子 竜也
,
山岸 善治
,
百瀬 啓
,
浅井 哲也
(2021).
アナログAIデバイスのオンライン学習に向けた学習アルゴリズムとそのFPGAアーキテクチャ
.
第34回回路とシステムワークショップ
.
Cite
金子 竜也
,
百瀬 啓
,
浅井 哲也
(2021).
不揮発アナログAIデバイス(RAND)のオンライン学習制御システム実装とその評価
.
LSIとシステムのワークショップ2021
.
Cite
百瀬 啓
,
金子 竜也
,
浅井 哲也
(2021).
脳型ハードウェア作りを実機で体験するAI Circuit Lab
.
トランジスタ技術
.
Cite
Y. Yamagishi
,
T. Kaneko
,
M. Akai-Kasaya
,
T. Asai
(2021).
Hardware-oriented deep reinforcement learning for edge computing
.
Nonlinear Theory and Its Applications
.
Cite
金子 竜也
,
山岸 善治
,
百瀬 啓
,
浅井 哲也
(2020).
アナログAIチップのオンライン学習に向けた改良型デジタルバックプロパゲーション法の提案
.
第30回日本神経回路学会全国大会
.
Cite
金子 竜也
,
浅井 哲也
(2020).
エッジAIコンピューティングに向けた低電力・低リソース化学習アルゴリズムとそのFPGA実装
.
東北大学電気通信研究所共同プロジェクト研究会
.
Cite
百瀬 啓
,
金子 竜也
,
浅井 哲也
(2020).
マイコンにAIを実装するための基礎知識
.
トランジスタ技術
.
Cite
金子 竜也
(2020).
ハードウェアAI製作に使うアーキテクチャの基本
.
トランジスタ技術
.
Cite
金子 竜也
(2020).
ハードウェアAI作りの第一歩!人工知能の基本アルゴリズム
.
トランジスタ技術
.
Cite
金子 竜也
,
山岸 善治
,
百瀬 啓
,
浅井 哲也
(2020).
エッジAIに向けた三値バックプロパゲーション法とそのFPGA実装
.
電子情報通信学会 非線形問題研究会
.
Cite
H. Momose
,
T. Kaneko
,
T. Asai
(2020).
Systems and circuits for AI chips and their trends
.
Japanese Journal of Applied Physics
.
Cite
Tatsuya Kaneko
,
Hiroshi Momose
,
Tetsuya Asai
(2019).
An FPGA accelerator for embedded microcontrollers implementing a ternarized backpropagation algorithm
.
2019 International Conference on Reconfigurable Computing and FPGAs (ReConFig 2019)
.
Cite
Hiroshi Momose
,
Tatsuya Kaneko
,
Tetsuya Asai
(2019).
An FPGA accelerator for Arduino implementing a ternarized backpropagation algorithm
.
2019 International Conference on Reconfigurable Computing and FPGAs (ReConFig 2019) demo session
.
Cite
Tatsuya Kaneko
,
Masayuki Ikebe
,
Shinya Takamaeda-Yamazaki
,
Masato Motomura
,
Tetsuya Asai
(2019).
Ternarized backpropagation: a hardware-oriented optimization algorithm for edge-oriented AI devices
.
The 7th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer
.
Cite
T. Kaneko
,
M. Ikebe
,
S. Takamaeda-Y
,
M. Motomura
,
T. Asai
(2019).
Hardware-oriented algorithm and architecture for generative adversarial networks
.
Journal of Signal Processing
.
Cite
T. Kaneko
,
K. Orimo
,
I. Hida
,
S. Takamaeda-Y
,
M. Ikebe
,
M. Motomura
,
T. Asai
(2019).
A study on a low power optimization algorithm for an edge-AI Device
.
Nonlinear Theory and Its Applications
.
Cite
金子 竜也
,
折茂 健太郎
,
池辺 将之
,
高前田 伸也
,
本村 真人
,
浅井 哲也
(2018).
敵対的生成ネットワークのハードウェア指向アルゴリズムとそのアーキテクチャの検討
.
2018年電子情報通信学会 NOLTAソサイエティ大会
.
Cite
T. Kaneko
,
M. Ikebe
,
S. Takamaeda-Yamazaki
,
M. Motomura
,
T. Asai
(2018).
A study on ternary back propagation algorithm for embedded egde-AI processing
.
Joint workshop of UCL-ICN, NTT, UCL-Gatsby and AIBS: Analysis and Synthesis for Human/Artificial Cognition and Behaviour
.
Cite
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