Пропуск в контексте
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...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
Главные авторы: 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.
פורמט: Статья
שפה:English
יצא לאור: Elsevier B.V. 2020
נושאים:
Convolutional neural networks
Field-programmable gate array (FPGA)
Image processing
Quantization noise
Residue number system (RNS)
גישה מקוונת:https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/12120
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

אינטרנט

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

פריטים דומים