このたび、中部大学理工学部AIロボティクス学科の藤吉弘亘教授、工学部情報工学科の山下隆義教授、大学院工学研究科ロボット理工学専攻の鈴木颯斗大学院生らの研究グループは、車載カメラで取得した走行映像から周辺の車両や歩行者などのオブジェクトを抽出し、それら ...

グラフニューラルネットワーク(GNN)と呼ばれる深層学習手法を用い、ガラスの原子配置から、原子の運動によって構造が変化する様子を予測する新手法を開発し、予測精度の世界記録を大きく更新した。 新たに開発したGNNによる深層学習モデル「BOnd ...

大規模なグラフニューラルネットワーク（GNN）推論における大幅な高速化を可能にするスケーラブルなAIアクセラレータを実現。 GNN推論中の不規則メモリアクセスをほぼ完全に解決し、計算コストを大幅に削減可能。 自動運転や広告推薦システムの ...

2019年7月3日、nlpaper.challengeが主催するイベント「第1回 NLP/CV最先端勉強会」が開催されました。NLP/CVの知見をもとにEmbedding ...

ログインして、InfoQのすべての体験をアンロックしましょう！お気に入りの著者やトピックの最新情報を入手し、コンテンツと交流し、限定リソースをダウンロードできます。 クラウドコンピューティングの登場以降、ソフトウェア業界は大きな変革の中に ...

先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/）では、 各種材料 ...

日立と楽天グループの研究開発機関である楽天技術研究所(以下、楽天)は、大規模な組合せ最適化問題を高速かつ高精度に解く新たな手法を開発しました。本手法は、日立のCMOSアニーリング技術*1と、楽天のグラフニューラルネットワーク(GNN)技術*2を ...

米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning」は、グラフ構造学習のベンチマーク戦略を提案するもので、既存のいくつかの方法を単一のモデルにまとめたフレームワークに関する研究報告である。

「Graph Game」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 サイトに ...