本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です[画像のクリックで別ページへ]米グーグルが2019年5月に発表した「EfficientNet」は、驚くべきニューラルネットである。art)に迫りながら、パラメータ数は1/8.4、推論速度は6.1倍になったという1)。これだけの能力を実現できた鍵の1つが、ディープニューラルネット(DNN)の構造を自動設計する技術である。最先端のDNNの構造(アーキテクチャ)は、既に機械が考えているのだ。これまでこのような自動設計技術を利用できるのは、グーグルのように膨大な計算能力を持つ企業に限られると見なされてきた。優れたDNNの構造を多くの候補の中から探し出すためには、多数のGPUを使って何日も計算する必要があったからである。2019」で発表した2)、注1)。1080Ti」を1台搭載したPCを使って、わずか2時間半あまりで見つけ出した。注1)民間企業のスキルアップAI、信州大学に在籍する研究者も協力した。この先は日経Robotics購読者限定です。プレイヤーなど各サービスの全貌、業界別の参入機会・可能性などを解説。世界最大のファウンドリーが日本で求人エレキ世界最大のファウンドリーが日本で求人あらゆるプロセスで顧客ニーズに対応セキュリティも万全な新IoT向けマイコン毎月更新。「世界No.1製品」を生み出し、生産するための開発設計プロジェクトの実践方法を学びます。LED」と「量子ドット(QD)」に関する最新動向を解説します。その先に求められる成熟のため...テスラ「モデル3/モデルS」徹底分解【ECU編】50個以上におよぶECUを分解写真付きで解説。顧客に響くシステム提案メソッド顧客が目指すビジョンや課題を理解し、顧客自身も気づいていないニーズを見つけ出して解決策を提案するための方法を解説します。Reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。