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東芝トップページ > 研究開発・技術 > AI技術カタログ > 深層ニューラルネットワークのコンパクト化

東芝AI技術カタログ

深層学習基盤深層学習効率化

深層ニューラルネットワークのコンパクト化

手軽に深層ニューラルネットワーク(DNN)を小さくし、エッジデバイスに搭載できます。

  • ・一般的な条件で発生する「スパース化現象」を利用したコンパクト化手法を開発しました。
  • ・車載やロボットなどリソース制約のあるエッジデバイスへのDNN導入に活用されています。
深層ニューラルネットワークのコンパクト化イメージ

応用先

  • ・車載やロボットにおけるエッジデバイス

ベンチマーク・強み・実績

  • ・深層ニューラルネットワークの性能を維持したままで、ネットワークのパラメーターを80%削減(ICMLA2018)

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参考文献: