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multiply-accumulate operations
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图像分类的压缩元光学编码器
使用光学和混合卷积神经网络，结合知识蒸馏和元光学器件，实现对 MNIST 数据集的图像分类任务，在大幅度减少延迟和功耗的同时，保持了高达 93% 以上的分类准确度。
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2 months ago
EncodingNet：一种基于编码的有效神经网络加速的 MAC 设计
通过基于编码的新型数字 MAC 设计，用简单逻辑门替换了乘法器，用宽位表示投射结果，通过逐位加权累积实现加法，从而减小电路面积和提高功耗效率，测试结果表明该设计能够降低电路面积高达 79.63%，减少 DNN 执行功耗最多 70.18%，同
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4 months ago
基于扩散模型的高效图像去模糊网络
该研究介绍了一种滑动窗口模型用于解决散焦去模糊问题，使用扩散模型生成潜在的先验特征来恢复更多细节图像，并将滑动窗口策略扩展到专用的 Transformer 块以提高推理效率。此外，还对 Mac 操作进行了优化，从而降低了计算复杂性，并改善了
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6 months ago
神经网络动态推理的早期分类
该研究论文介绍了一种基于类别排除的动态推理方法，通过在中间层分配分类器并利用其学习到的特征排除尽可能多的无关类别，从而显著降低深度神经网络在推理中的计算成本。
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9 months ago
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