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横断分野での深層学習について

横断分野での深層学習について

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カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT20045

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2020/03/27

タイトル(英語): Deep Learning in Cross-disciplinary

著者名: 孟 林(立命館大学),孟 澤林(立命館大学),王 志辰(立命館大学),冨山 宏之(立命館大学)

著者名(英語): Lin Meng(Ritsumeikan University),Zelin Meng(Ritsumeikan University),Zhichen Wang(Ritsumeikan University),Hiroyuki Tomiyama(Ritsumeikan University)

キーワード: 深層学習|高齢化社会|古典籍|文化遺産保護|コンピュータアーキテクチャ|高性能計算|Deep Learning|Aging Society|Early Japanese Books|Cultural Heritage Preservation|Computer Architecture|High-performance Computing

要約(日本語): 本論文は横断分野での深層学習について述べる。_x000D_ まず、深層学習を用いて、高齢者の見守り、高齢者の病気早期発見、日本・中国の古典籍の認識などの応用分野を述べる。そして、ハードウェアアーキテクチャ・アクセラレーターの設計により深層学習技術の高速化に関する研究を述べる。

要約(英語): Currently, a lot of deep learning models are proposed which bring Significant progress in many fields. After giving a surver of the state-of-the-art deep learning models, this paper introduces several research topics of cross-disciplinary, which include using deep learning in the field of the elderly people protection, the elderly people's disease early detection, cultural heritage preservation and protection such as Japanese and Chinese ancient literature recognition. It also introduces a research topic about using deep learning for environmental protection. Finally, the high-performance computing techniques including the research of hardware accelerator and computer architecture, are introduced for reducing the computation time.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,534 Kバイト

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