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J-GLOBAL ID：202002217300886596   整理番号：20A1796174

深層ニューラルネットワークのための確率的計算における自由のための10X精度を取得する符号-マグニチュードSC【JST・京大機械翻訳】

Sign-magnitude SC getting 10X accuracy for free in stochastic computing for deep neural networks

著者 (4件)： Zhakatayev Aidyn (UNIST, Ulsan, South Korea) ,  Lee Sugil (UNIST, Ulsan, South Korea) ,  Sim Hyeonuk (UNIST, Ulsan, South Korea) ,  Lee Jongeun (UNIST, Ulsan, South Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： DAC ’18  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 確率的コンピューティング(SC)は,低精度要求,厳しいコストおよび電力制限を有するアプリケーションのための有望な計算パラダイムである。しかし,SCによる1つの既知の問題は,特に乗算で低い精度である。本論文では,深層ニューラルネットワーク(DNN)のような多くのアプリケーションで重要な,低精度SC乗算問題に対する簡単で,非常に効果的な解決策を提案した。この解は,SCに適用した場合,独特の利点を持つ符号-マグニチュードの古い概念に基づいている。多重DNNアプリケーションを用いた著者らの実験結果は,この技術が,非常に少ない面積オーバヘッド(約1%)で,バイポーラSCを使用する待ち時間に関して,SCベースDNNの効率を約32Xまで改善できることを実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 乗算 ,  *マグニチュード ,  多重化 ,  応用プログラム ,  待ち時間
準シソーラス用語： *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層ニューラルネットワーク ,  確率 ,  計算 ,  符号 ,  マグニチュード ,  Sc