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approximate multipliers
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探索使用近似乘法器增强神经网络对抗攻击的鲁棒性
使用近似乘法器探索深度神经网络针对对抗攻击的鲁棒性改善，将准确的乘法器替换为近似乘法器在 DNN 层模型中，探索了 DNN 在可行时间内针对各种对抗攻击的鲁棒性，结果显示在无攻击情况下由于近似乘法产生了最高 7% 的准确度下降，而在攻击时，
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3 months ago
近似乘法器的可微分神经架构搜索：ApproxDARTS
将近似计算的原则融入到硬件感知的深度神经网络（DNN）的设计中，利用名为 DARTS 的可微分神经架构搜索方法，我们提供了一种名为 ApproxDARTS 的神经架构搜索方法，能够利用近似乘法器降低生成的神经网络的能耗。
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3 months ago
ApproxTrain: DNN 训练和推理的快速近似乘法器模拟
本文通过开源框架 ApproxTrain，使用模拟的近似乘法器评估了使用近似乘法器的深度神经网络（DNN）培训的收敛性和准确性，论证了这种方法的资源效率和 GPU 加速优势。
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2 years ago
HEAM：用于深度神经网络的高效近似乘法器优化
本研究提出了一种针对近似乘法器的优化方法，通过操作数分布最小化平均误差。我们的方法在 DNN 中获得比已有的最佳近似乘法器高达 50.24% 的精度、15.76% 更小的面积、25.05% 较少的电功率消耗和 3.50% 较短的延迟。与精确
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2 years ago
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