Mèo của chúng tôi đang chạy đi lấy dữ liệu cho bạn ...

[PE2025120] NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠNG NƠ-RON XUNG TRỌNG SỐ NHỊ PHÂN HƯỚNG TỚI THỰC THI TRÊN KIẾN TRÚC TÍNH TOÁN TRONG BỘ NHỚ -28%

Upload bởi: kimcuongt3
(0 Đánh giá)
250,000đ
180,000đ

Học sâu ngày càng được ứng dụng sâu rộng trong nhiều lĩnh vực trong cuộc sống. Sự phát triển của các thuật toán học sâu song hành với sự phát triển của các nền tảng phần cứng tính toán như CPU và GPU. Ngày nay với sự phát triển của phần cứng, GPU hay CPU có thể tính toán nhiều tỉ phép tính trên giây giúp cho việc thực thi các thuật toán học sâu giảm độ trễ tính toán. Do đó các thuật toán học sâu ngày càng được đưa vào ứng dụng trong đời sống phổ biến hơn

Đồ Án - Luận Văn
Tài liệu
24/03/2025
hotrodoan.vn_Nghiên cứu xây dựng mô hình mạng Nơ-ron.pdf
  • Chức năng đầy đủ và giống demo 100%

  • Hỗ trợ lắp đặt nếu cần

  • Hỗ trợ trả lời người mua sau khi tải

Luận án đã đề xuất hai kiến trúc mô hình mạng nơ-ron xung nhị phân ứng dụng cho tác vụ phân loại ảnh (một tác vụ quan trọng trong bài toán phát hiện đối tượng). Trong đó, các trọng số của lớp đầu vào và lớp đầu ra được biểu diễn lại thành các số stochastic có độ dài đúng bằng số bước thời gian. Tại các lớp ẩn của mô hình, các trọng số được xấp xỉ thành nhị phân bằng nguyên lý XNOR-Net. Do đó khi thực thi mô hình thay vì phải sử dụng các phép tính MAC, mô hình có thể thực thi bằng các phép toán lô-gic dạng bit. Để thực thi mô hình đã đề xuất trên phần cứng, luận án đã trình bày một kiến trúc phần cứng dựa trên kiến trúc tính toán trong bộ nhớ (IMC). Kiến trúc được xây dựng dựa trên các mảng bộ nhớ lưu trữ có thể tính toán phép tính lô-gic XNOR (sử dụng các XNOR cell). Đề xuất này mở ra cơ hội ứng dụng được các mô hình học sâu trên các phần cứng nhúng yêu cầu tiết kiệm năng lượng và tài nguyên hạn chế, như các thiết bị Edge-AI. 
ĐIỂM TRUNG BÌNH
0
Xuất sắc (0)
Rất tốt (0)
Tốt (0)
Trung Bình (0)
Cần cải thiện (0)

Bài đăng mới nhất: