WRA-MF: un enfoque de descomposición de peso convolucional a nivel de bit para mejorar la eficiencia de la computación en paralelo para la aceleración de CNN basada en Winograd
Autores: Xiang, Siwei; Lv, Xianxian; Meng, Yishuo; Wang, Jianfei; Lu, Cimang; Yang, Chen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
WRA-MF: un enfoque de descomposición de peso convolucional a nivel de bit para mejorar la eficiencia de la computación en paralelo para la aceleración de CNN basada en Winograd
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Fpga
Red neuronal convolucional
Aceleradores
Bloques dsp
Sin multiplicación
Algoritmo de Winograd
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Los aceleradores de redes neuronales convolucionales (CNN) basados en FPGA han sido estudiados extensamente recientemente.
Descripción
Los aceleradores de redes neuronales convolucionales (CNN) basados en FPGA han sido estudiados extensamente recientemente.