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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

In-material reservoir implementation of reservoir-based convolution

http://hdl.handle.net/10228/0002000027
http://hdl.handle.net/10228/0002000027
73c07e87-08ff-45e7-9ebb-ede8c8bb16f2
名前 / ファイル ライセンス アクション
10406571.pdf 10406571.pdf (1.7 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2023-08-03
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル In-material reservoir implementation of reservoir-based convolution
言語 en
言語
言語 eng
著者 田中, 悠一朗

× 田中, 悠一朗

WEKO 30537
e-Rad 70911288
Scopus著者ID 57197734548
ORCiD 0000-0001-6974-070X
九工大研究者情報 100001426

en Tanaka, Yuichiro

ja 田中, 悠一朗

ja-Kana タナカ, ユウイチロウ


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宇佐美, 雄生

× 宇佐美, 雄生

WEKO 30607
e-Rad 60878437
Scopus著者ID 7005662314
ORCiD 0000-0002-8583-325X
九工大研究者情報 100001328

en Usami, Yuki

ja 宇佐美, 雄生

ja-Kana ウサミ, ユウキ


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田中, 啓文

× 田中, 啓文

WEKO 22854
e-Rad 90373191
Scopus著者ID 55628563135
ORCiD 0000-0002-4378-5747
九工大研究者情報 100000720

en Tanaka, Hirofumi

ja 田中, 啓文

ja-Kana タナカ, ヒロフミ


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田向, 権

× 田向, 権

WEKO 6059
e-Rad 90432955
Scopus著者ID 7801453348
ORCiD 0000-0002-3669-1371
九工大研究者情報 100000641

en Tamukoh, Hakaru

ja 田向, 権

ja-Kana タムコウ, ハカル


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This study aims to implement a reservoir-based convolutional neural network (CNN) on physical reservoir computing (RC) to develop an efficient image recognition system for edge AI. Therefore, we propose a novel reservoir-based convolution circuit system that uses in-material reservoir computing, a type of physical RC made from a sulfonated polyaniline network. The experimental results demonstrate that the proposed circuit system extracts image features in the same way as the original CNN and that a reservoir-based CNN on the in-material RC achieves an accuracy rate of 81.7% in an image classification task while an echo state network-based CNN achieves 87.7%.
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 2023 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2023, 21-25 May, 2023, Monterey, California, USA
書誌情報 2023 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)

発行日 2023-07-21
出版社
出版者 IEEE
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/ISCAS46773.2023.10181436
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-6654-5109-3
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-6654-5110-9
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2158-1525
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0271-4302
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2023 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
キーワード
主題Scheme Other
主題 reservoir computing
キーワード
主題Scheme Other
主題 reservoir-based convolution
キーワード
主題Scheme Other
主題 in-material reservoir computing
キーワード
主題Scheme Other
主題 edge AI
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001426_ja.html
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000641_ja.html
論文ID(連携)
値 10406571
連携ID
値 11099
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Ver.1 2023-08-03 01:17:41.390149
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