licznik - dziś 662 | miesięcznie: 22714 | ogólnie: 3865476
Menu
Aktualności
Wydawnictwo PAK
Miesięcznik MAM
Książki PAK
Konferencje PAK
Kalendarz imprez
Polityka prywatności
Kontakt
Wyszukiwarka
Artykuły
Cytowania
Konferencje
Aktualny numer miesięcznika MAM
Najnowsza książka Wydawnictwa PAK
Nowe książki Wydawnictwa PAK

 

Artykuł
MAM 2018 nr 02, s. 40-42
Hardware-Efficient Structure of the Accelerating Module for Implementation of Convolutional Neural Network Basic Operation (A Cariow, G Cariowa)
Hardware-Efficient Structure of the Accelerating Module for Implementation of Convolutional Neural Network Basic Operation
Abstract (EN)
This paper presents a structural design of the hardware-efficient module for implementation of convolution neural network (CNN) basic operation with reduced implementation complexity. For this purpose we utilize some modification of the Winograd’s minimal filtering method as well as computation vectorization principles. This module calculate inner products of two consecutive segments of the original data sequence, formed by a sliding window of length 3, with the elements of a filter impulse response. The fully parallel structure of the module for calculating these two inner products, based on the implementation of a naïve method of calculation, requires 6 binary multipliers and 4 binary adders. The use of the Winograd’s minimal filtering method allows to construct a module structure that requires only 4 binary multipliers and 8 binary adders. Since a high-performance convolutional neural network can contain tens or even hundreds of such modules, such a reduction can have a significant effect.
Aktualności branżowe
Sklep internetowy
Czasopismo
Książki
Artykuły
Regulamin sklepu
kategorie
Koszyk
Zobacz [0]
Moje konto
Rejestracja
Wyszukiwanie produktów
Szukaj w sklepie
Zaloguj
Przypomnij hasło
Newsletter (Subskrypcja)
Konferencje PAK
Niepewność wyników pomiarów
 
 
Wortal branżowy:
© netkoncept.com
Na górę strony.
Ostatnia modyfikacja: 30-01-2019 18:35:01