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SUMMARY:TensorFlow User Group ハード部 #1
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/61202
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nTensorFlowとハ
 ードウェア、どちらも好きな人達の集まりです。当日
 はライブ配信もありますので、ご都合つかない方はで
 きるだけ早めのキャンセルをお願いします。\nセッシ
 ョン前半\n7:00pm 「TensorFlowの量子化について」\nby 夏谷
 実さん（株式会社パソナテック）\nGoogle社のオリジナ
 ルプロセッサTPU(Tensor Processing Unit)では、精度を犠牲に
 して速度と消費電力を改善させる量子化という技術が
 使われます。量子化の技術を使うことで、8bitでありな
 がら浮動小数点数の範囲のデータを扱えるようになり
 ます。TensorFlowのソースコードから量子化の謎にせまり
 、量子化されたデータの演算の仕組やTPU、DSPで速く動
 く理由を探求します。\n8:00pm - 8:30pm 懇親タイム\nセッ
 ション後半\n8:30pm「IkaLog によるスプラトゥーン画像解
 析とFPGA（仮）」\nby 長谷川猛さん\n9:10pm「２値化CNN on F
 PGAでGPUとガチンコバトル」\nby 中原啓貴さん（東京工
 業大学）\n畳込みニューラルネットワーク(Convolutional Ne
 ural Network\, 以下CNNと略記)は画像認識タスクで幅広く用
 いられています。昨年、CNNの入出力と重みを1ビット\, 
 すなわち+1/-1に2値化したCNNが発表されると同時にFPGAベ
 ンダーのトップ２社であるXilinxやIntelが2値化CNNをFPGA実
 装が報告されました。FPGAの利点は可変精度を扱えるこ
 と、アルゴリズムの変更に即対応できること、演算器
 をカスタマイズできることで、2値化CNNの発表と進展が
 進む中でFPGAを採用せざるを得ない状況です。では、2
 値化CNNをFPGAに載せるとどうなるのでしょうか？認識精
 度は？電力は？認識速度は？組込みのライバルであるG
 PUとの比較は？これらに関して発表し、TFからFPGAに落
 とす方法を紹介します\n10:10pm 終了\n注意事項など\nラ
 イブ配信\n当日はライブ配信を行う予定です。配信URL
 はこちらです。\n当日の受付について\n\n時間：18:30 開
 場です。19:30 以降は入場できなくなります。\n場所：
 六本木ヒルズ 森タワー LL階臨時受付\n受付の際に「受
 付票」をスマートフォン等で提示をお願います。\n\nそ
 のほか\n\n会場への入館のために、氏名を取得させてい
 ただきます。\n受付票に記載の本人のみが参加できま
 す。受付票をお持ちでない方は入場できません。受付
 票はスマートフォンでの提示で入場できます。\n時間
 ：18:30 開場です。19:30 以降は入場できなくなります。\
 n会場は禁煙です。\n会場内では無線LANがご利用できま
 す。\n会場には十分な電源がございません。延長ケー
 ブルなどで電源をご用意しますが全員分はないことを
 ご了承ください。\nイベントの様子を撮影・録画し、
 ブログやSNSなどで公開することがあります。その際、
 来場者の姿も公開されることがあることをご了承くだ
 さい。\n
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