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J-GLOBAL ID：201802269778249697   整理番号：18A1770308

アナログニューラルネットワークプロセッサのためのその場低精度転送学習によるシステムレベルでのプロセス変動のキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Calibrating Process Variation at System Level with In-Situ Low-Precision Transfer Learning for Analog Neural Network Processors

著者 (8件)： Jia Kaige (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Zheyu (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wei Qi (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Qiao Fei (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Xinjun (Dept. of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Yang Yi (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Fan Hua (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Huazhong (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DAC  ページ： 1-6  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)

抄録/ポイント： プロセス変動(PV)は,アナログニューラルネットワーク(ANN)プロセッサの精度損失を引き起こす可能性があり,そして,それをスケールダウンすることを困難にし,そして,実現可能性を低下させることを困難にした。本論文は,最初に,ANNチップの性能に及ぼすPVの影響を解析した。次に,低精度逆伝搬によるPVの影響を低減するために,システムレベルでのその場移動学習法を提案した。シミュレーション結果は,提案した方法が,動作点ドリフトの50%の許容性と,ベンチマークの1%未満の精度損失を有する不整合の70%~00%の許容範囲を増加することができることを示した。また,従来のフル精度(32ビットフロート)訓練システムと比較して,学習段階において,66.7%のメモリを削減し,乗算の約50のエネルギー効率改善を持っている。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】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *アナログ系 ,  ドリフト ,  乗算 ,  不整合 ,  *演算プロセッサ ,  ベンチマーク ,  エネルギー効率 ,  許容範囲
準シソーラス用語： *プロセス変動 ,  スケールダウン ,  訓練システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 転送 ,  学習 ,  プロセス変動 ,  キャリブレーション