Пропуск в контексте
Residue number system-based solution for reducing the hardware cost of a convolutional neural network

Residue number system-based solution for reducing the hardware cost of a convolutional neural network

Convolutional neural networks (CNNs) represent deep learning architectures that are currently used in a wide range of applications, including computer vision, speech recognition, time series analysis in finance, and many others. At the same time, CNNs are very demanding in terms of the hardware and...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
Главные авторы: Chervyakov, N. I., Червяков, Н. И., Lyakhov, P. A., Ляхов, П. А., Deryabin, M. A., Дерябин, М. А., Nagornov, N. N., Нагорнов, Н. Н., Valueva, M. V., Валуева, М. В., Valuev, G. V., Валуев, Г. В.
פורמט: Статья
שפה:English
יצא לאור: Elsevier B.V. 2020
נושאים:
Convolutional neural networks
FPGA
Image recognition
Quantization noise
Residue number system (RNS)
גישה מקוונת:https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/12151
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

אינטרנט

https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/12151

פריטים דומים