筑波大学は5月22日、AIの画像認識技術において、それぞれの最適な適用割合を自動的に発見するアルゴリズムを開発し、画像認識のために利用する「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)のサイズを従来より28倍も小さく圧縮、また削減割合を発見する速度も従来の76倍にまで高速化できたことを発表した。 同成果は、筑波大学 システム情報系の山際伸一准教授らの研究チームによるもの。詳細は、IEEEが関心を寄せ …
筑波大学は5月22日、AIの画像認識技術において、それぞれの最適な適用割合を自動的に発見するアルゴリズムを開発し、画像認識のために利用する「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)のサイズを従来より28倍も小さく圧縮、また削減割合を発見する速度も従来の76倍にまで高速化できたことを発表した。 同成果は、筑波大学 システム情報系の山際伸一准教授らの研究チームによるもの。詳細は、IEEEが関心を寄せ …