三菱電機、AI同士が競い合って学習するGANをコンパクト化 資源1/10に | 財経新聞三菱電機は1月31日、2つのAIを競わせてリアルな画像生成を実現する敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）において、演算量とメモリ量を10分の1に削減した「コンパクトなGAN」を世界で初めて開発したと発表した。 【こちらも】東芝と理研、コンパクトDNNでAIを高速化 エッジでの推論は加速するか 人工知能（AI）の分野で最も実用化が進んでいるのが深層学習（ディープラーニング）だ。人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模したニューラルネットワーク構造を用いて、学習と推論を行う。ディープラーニングの課題は、AI開発時におけるAIの学習時間とAI適用時におけるAIの推論時間の短縮だ。 東芝と理化学研究所は2018年12月17日、深層ニューラルネットワーク（DNN: Deep Neural Networks）のコンパクト化技術を開発。学習の際に、
