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J-GLOBAL ID:201802249757819686   整理番号:18A1513844

埋め込み機械学習アルゴリズム実装のための調整可能浮動小数点【JST・京大機械翻訳】

Tunable Floating-Point for Embedded Machine Learning Algorithms Implementation
著者 (3件):
資料名:
巻: 2018  号: SMACD  ページ: 89-92  発行年: 2018年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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機械学習データ処理のための埋め込まれた実時間システムの開発は挑戦的(例えばIoT)である。低い待ち時間,低い電力消費と減少したハードウェア複雑性は,そのようなシステムの特性であるべきであった。エラー耐性のある補綴応用を考慮して,触覚データ処理に使用される機械学習アルゴリズムのために,オペランドと操作の精度を調整する技術を選択した。本論文では,One-Sided Jacobi法に基づく単一値分解(SVD)アルゴリズムへの,可変浮動小数点(TFP)表現の実装について述べた。TFP表現はSVDアルゴリズムの高性能と効率改善を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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