小さな印刷回路上の機械学習分類のための近似決定木【JST・京大機械翻訳】

Balaskas Konstantinos; Zervakis Georgios; Siozios Kostas; Tahoori Mehdi B.; Henkel Joerg

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218504842320 整理番号：22P0304661

小さな印刷回路上の機械学習分類のための近似決定木【JST・京大機械翻訳】

Approximate Decision Trees For Machine Learning Classification on Tiny Printed Circuits

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発行年： 2022年03月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

プリンテッド電子(PE)は,従来の評価尺度,例えば統合密度,面積および性能においてシリコンベースシステムと競合できないが,PEはオンデマンド超低コスト製造,柔軟性および非毒性のような魅力的な特性を提供する。その結果,リソグラフィーベースのシリコンエレクトロニクスによって不可能であり,従って計算の多くの増殖をまだ見受けていない応用ドメインをターゲットとした。しかし,PEの魅力的な特性にもかかわらず,PEにおける大きな特徴サイズは,機械学習(ML)分類器のような複雑なプリント回路の実現を妨げる。本研究では,機械学習分類のための意思決定ツリーのハードウェアフレンドリーな性質を利用して,近似設計のハードウェア効率を利用して,小型,超資源制約,および電池動力印刷アプリケーションに適した近似ML分類器を生成した。【JST・京大機械翻訳】

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固体デバイス製造技術一般 , 印刷

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