Перейти до змісту
Application of the residue number system to reduce hardware costs of the convolutional neural network implementation

Application of the residue number system to reduce hardware costs of the convolutional neural network implementation

Convolutional neural networks are a promising tool for solving the problem of pattern recognition. Most well-known convolutional neural networks implementations require a significant amount of memory to store weights in the process of learning and working. We propose a convolutional neural network a...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Автори: Valueva, M. V., Валуева, М. В., Nagornov, N. N., Нагорнов, Н. Н., Lyakhov, P. A., Ляхов, П. А., Valuev, G. V., Валуев, Г. В., Chervyakov, N. I., Червяков, Н. И.
Формат: Статья
Мова:English
Опубліковано: Elsevier B.V. 2020
Предмети:
Convolutional neural networks
Field-programmable gate array (FPGA)
Image processing
Quantization noise
Residue number system (RNS)
Онлайн доступ:https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/12120
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Інтернет

https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/12120

Схожі ресурси