ディープラーニング関係の発表は約50件 - GTC 2016が開幕

これらに加えてNVIDIAのGPUを上手く使い性能を上げる工夫や、ツール、グラフィックス関係の発表なども数多く行われる。

それらの中で、日本からの発表としては、

理研のJaewoon Jung氏とYuji Sugita氏による「Efficient Parallelization of Molecular Dynamics Simulations on Hybrid CPU/GPU Supercomputers」
みずほ証券のMasahiko Todoroki氏による「Algorithmic Trading Strategy Performance Improvement Using Deep Learning」
AlpacaのHitoshi Harada氏による「Capitalico - Chart Pattern Matching in Financial Trading Using RNN」
Preferred Networks AmericaのSohei Hido氏による「Chainer: A Powerful, Flexible, and Intuitive Deep Learning Framework」