Перейти до змісту
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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Автори: 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.
Формат: Статья
Мова:English
Опубліковано: Elsevier B.V. 2020
Предмети:
Convolutional neural networks
FPGA
Image recognition
Quantization noise
Residue number system (RNS)
Онлайн доступ:https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/12151
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Інтернет

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

Схожі ресурси