Implementación de alto rendimiento de MPSoC del algoritmo de aprendizaje bayesiano disperso
Autores: Wang, Jinyang; Bourennane, El-Bay; Madani, Mahdi; Wang, Jun; Li, Chao; Tai, Yupeng; Wang, Longxu; Yang, Fan; Wang, Haibin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Implementación de alto rendimiento de MPSoC del algoritmo de aprendizaje bayesiano disperso
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Reconstrucción de señales dispersas
Aprendizaje bayesiano disperso
SBL
Co-implementación de hardware y software
MPSoC de la serie ZYNQ
Algoritmos iterativos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
En el campo de la reconstrucción de señales dispersas, el aprendizaje bayesiano disperso (SBL) tiene un rendimiento excelente, que se ve acompañado de una complejidad computacional extremadamente alta. Este artículo presenta un método eficiente de co-implementación de hardware y software (HW&SW) de SBL utilizando la serie ZYNQ MPSoC (sistema en chip multiprocesador).
Descripción
En el campo de la reconstrucción de señales dispersas, el aprendizaje bayesiano disperso (SBL) tiene un rendimiento excelente, que se ve acompañado de una complejidad computacional extremadamente alta. Este artículo presenta un método eficiente de co-implementación de hardware y software (HW&SW) de SBL utilizando la serie ZYNQ MPSoC (sistema en chip multiprocesador).