Reseach
NN(ニューラルネットワーク)
人間の脳の神経細胞の内，ニューロンのことを「ユニット」，シナプスのことを「エッジ」と置き換えて人工的にネットワーク化したものを「ニューラルネットワーク(NN:Neural Network)」と呼ぶ．
ニューラルネットワークモデルは基本的に3つの層に構造されている． それらの構造は（１） 入力層（２）隠れ層（３）出力層 によって構成される． これらは3層構造とも呼ばれている．一般に，隠れ層を多層にし，ネットワークが深くなったものをディープラーニングとび， 中には100 層以上の隠れ層を有する大規模なネットワークも存在する．下の図は入力層，隠れ層，出力層の3層から構成されるNNの一例である．
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
ニューラルネットワークの中でも，隠れ層が「畳み込み層」と「プーリング層」で構成されているものを
「畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）」と呼ぶ．下の図は入力層，畳み込み層，プーリング層，出力層の4層から構成されるCNNの一例である．
CNNのNNとの大きな違いは畳み込みの処理を行う点にある．しかし，畳み込みの処理には膨大な演算量が必要となっており，処理に時間がかかってしまう問題が挙げられている．
また，CNNは自動車の自動運転技術や人間とロボットの対話などの素早い処理を必要とするものに多く利用されており，処理に時間がかかってしまうことは大きな問題である．
本研究室では，この問題の解決に向けて，CNNの処理時間の短縮手法についての研究を行っている．