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EKGNet：一种 10.96μW 完全模拟神经网络用于患者内心律失常分类
我们提出了一种整合模拟计算和深度学习的方法用于心电图（ECG）心律失常分类。我们提出了 EKGNet，一种硬件高效且完全模拟的心律失常分类架构，其在低功耗下实现了高准确性。该架构利用亚阈值区操作的晶体管的能量效率，消除了模数转换器（ADC）
PDF8 months ago
KDD关于模拟计算的非结合性
电流计算在能效方面表现出色，然而由于缺乏离散化的安全网，存在多种实现上的缺陷，如非线性、饱和效应和各种噪声。本研究观察到模拟操作的输入操作数的顺序也对输出结果有影响，这使得模拟计算非关联，即使底层操作可能在数学上是关联的。通过创建一个捕捉顺
PDF9 months ago
混沌奇异吸引子的机器学习
利用混沌非线性吸引子实现低功耗的模拟计算方法，作为机器学习任务的通用平台提供卓越的性能，能够以毫瓦级功率与当前机器学习技术媲美，适用于聚类、回归和分类学习任务。
PDF9 months ago
精密且容错的模拟神经网络蓝图
通过使用残余数系统（RNS），我们研究表明，利用 RNS 基于方法的模拟加速器在只使用 6 位精度的数据转换器的情况下，可以实现优于 FP32 精度的 99% 以上的先进 DNN 推断，而传统的模拟核在相同的 DNN 中需要超过 8 位的精
PDF10 months ago
可靠的人工智能：下一代需要量子计算吗？
该调查研究了人工智能是否需要量子计算，发现数字硬件在解决优化、深度学习或微分方程方面存在限制。而模拟计算模型则有可能克服这些限制，并增强人工智能的可靠性。
PDFa year ago
利用剪枝和差分交叉栅映射提高基于 ReRAM 的边缘 AI 的 DNN 容错性
本文提出了一种差分映射方案，以提高 ReRAM 的容错性，实现无需大规模优化的负载裁剪技术，从而在代表性 DNN 任务中容忍几乎高达一个数量级的故障率，而不需要额外的硬件成本。
PDF3 years ago