Eficiente implementación de redes neuronales de deconvolución dispersa 2D y 3D con una arquitectura uniforme en FPGAs
Autores: Wang, Deguang; Shen, Junzhong; Wen, Mei; Zhang, Chunyuan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Eficiente implementación de redes neuronales de deconvolución dispersa 2D y 3D con una arquitectura uniforme en FPGAs
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Deconvolución
Redes neuronales
FPGAs
Esparsidad
Método de poda
Formato COO
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La deconvolución tridimensional (3D) se utiliza ampliamente en muchas aplicaciones de visión por computadora. Sin embargo, la mayoría de los trabajos anteriores solo se han centrado en acelerar redes neuronales de deconvolución bidimensional (2D) en matrices de compuertas programables en campo (FPGAs), mientras que la aceleración de redes neuronales de deconvolución 3D no ha sido estudiada en profundidad ya que tienen una complejidad computacional y una dispersión más altas que las redes neuronales de deconvolución 2D.
Descripción
La deconvolución tridimensional (3D) se utiliza ampliamente en muchas aplicaciones de visión por computadora. Sin embargo, la mayoría de los trabajos anteriores solo se han centrado en acelerar redes neuronales de deconvolución bidimensional (2D) en matrices de compuertas programables en campo (FPGAs), mientras que la aceleración de redes neuronales de deconvolución 3D no ha sido estudiada en profundidad ya que tienen una complejidad computacional y una dispersión más altas que las redes neuronales de deconvolución 2D.