株式会社東芝と理研は、深層学習によって得られるAIである「深層ニューラルネットワーク(DNN: Deep Neural Networks）」のコンパクト化技術を開発しました。本技術は、DNNの性能を維持したままで学習した結果であるパラメーターを80%削減することができ、エッジデバイス上で高精度な音声や画像などの認識処理を動作させることが可能となります。

本技術は、革新的な次世代人工知能基盤技術における研究開発成果の実用化加速のために2017年4月に設立した、理研AIP－東芝連携センターにおける成果です。

詳細は株式会社東芝のホームページをご覧ください。

原論文情報

• Atsushi Yaguchi, Taiji Suzuki, Wataru Asano, Shuhei Nitta, Yukinobu Sakata, Akiyuki Tanizawa "Adam Induces Implicit Weight Sparsity in Rectifier Neural Networks", ICMLA 2018

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