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在一个 MPSoC 上实现 ReckON RSNN 架构的训练和推理
借助于人工智能的崛起，生物神经元模型正被用于实现在训练阶段后能学习特定任务的神经网络。其中一种类型的网络是依赖于生物神经元的简化模型 —— 积分解耦神经元的尖峰神经网络（SNNs）。出现了几个用于实现带有这种类型神经元的 SNNs 的加速器
PDFa month ago
在粒子探测器读出中，130 纳米和 28 纳米 CMOS 嵌入式 FPGA 的机器学习发展
使用嵌入式可编程门阵列（eFPGA）技术在应用特定集成电路（ASIC）的设计中实现可重构逻辑，将 ASIC 的低功耗和高效性与 FPGA 的易配置性相结合，尤其适用于下一代对撞机实验数据流中的机器学习用例。通过开源框架 “FABulous”
PDF2 months ago
CVPR基于多层感知器的 DVS 相机去噪
该研究介绍了一种在事件摄像机中减少数据传输的方法 —— 镜头内事件降噪。它提供了轻量级的多层感知器降噪过滤器，能够高效地处理各种不同的事件。该文论述了两个数字逻辑实现的 MLPF 去噪器，并明确了它们的资源成本、功耗和延迟。
PDFa year ago
MMAutoDNNchip: 一种用于 FPGAs 和 ASICs 的自动化 DNN 芯片预测器和构建程序
提出了一种名为 AutoDNNchip 的 DNN 芯片生成器，它可以自动生成针对指定应用程序和数据集的基于 FPGA 和 ASIC 的 DNN 芯片实现，包括 IP 选择、块配置、资源平衡等，可以加快和简化 DNN 芯片的设计过程。实验结
PDF4 years ago
深度学习中的浮点数重新思考
通过优化浮点数表示方式，我们在 28 纳米芯片上实现了基于神经网络的推断和训练的更高能效性能，这种优化不需要重新训练神经网络和更改参数。
PDF6 years ago
神经网络激活函数电路的设计空间探索
本研究探讨了利用组合电路高效实现非线性激活函数（如 SELU 和 tanh）的方法，在 MNIST、CIFAR-10 和 IMAGENET 基准测试中表现出很高的效率和精度，相比于 LUT / 存储器实现可以节省 3.13-7.69 和 4
PDF6 years ago