Publications

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.

Tatsuya Kaneko, Hiroshi Momose, Tetsuya Asai (2022). On-Device Training Architecture for Analog ReRAM Neural Networks with Digital BP. MEMRISYS 2022.

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.

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.

Y. Yamagishi, T. Kaneko, M. Akai-Kasaya, T. Asai (2022). Holmes: A hardware-oriented optimizer using logarithms. IEICE Transactions on Information and Systems.

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.

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.

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.

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.

Y. Yamagishi, T. Kaneko, M. Akai-Kasaya, T. Asai (2021). Hardware-oriented deep reinforcement learning for edge computing. Nonlinear Theory and Its Applications.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

H. Momose, T. Kaneko, T. Asai (2020). Systems and circuits for AI chips and their trends. Japanese Journal of Applied Physics.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.