Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Fast Inference of Binarized Convolutional Neural Networks Exploiting Max Pooling with Modified Block Structure Inferens Pantas Rangkaian Neural Konvolusi Perduaan yang Mengeksploitasi Pengumpulan Maks dengan Struktur Blok yang Diubah Suai

Ji-Hoon SHIN, Tae-Hwan KIM

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Surat ini membentangkan teknik baru untuk mencapai inferens pantas rangkaian neural convolutional binarized (BCNN). Teknik yang dicadangkan mengubah suai struktur blok konstituen model BCNN supaya elemen input untuk operasi pengumpulan maksimum adalah binari. Dalam struktur ini, jika mana-mana elemen input ialah +1, hasil pengumpulan boleh dihasilkan serta-merta; teknik yang dicadangkan menghapuskan pengiraan sedemikian yang terlibat untuk mendapatkan elemen input yang tinggal, untuk mengurangkan masa inferens dengan berkesan. Teknik yang dicadangkan mengurangkan masa inferens sehingga 34.11%, sambil mengekalkan ketepatan pengelasan.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.3 pp.706-710
Tarikh penerbitan
2020/03/01
Diumumkan
2019/12/03
ISSN dalam talian
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8165
Jenis Manuskrip
LETTER
kategori
Sistem Perisian

Pengarang

Ji-Hoon SHIN
  Korea Aerospace University
Tae-Hwan KIM
  Korea Aerospace University

Kata kunci

Contents [show]