Detail publikace

TypeCNN: CNN Development Framework With Flexible Data Types

REK Petr a SEKANINA Lukáš. TypeCNN: CNN Development Framework With Flexible Data Types. In: Design, Automation and Test in Europe Conference. Florence: European Design and Automation Association, 2019, s. 292-295. ISBN 978-3-9819263-2-3.
Název česky
TypeCNN: Vývojové prostředí pro CNN s flexibilními datovými typy
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
angličtina
Autoři
Rek Petr, Ing. (FIT VUT)
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
URL
Abstrakt

Úspěchy v umělé inteligenci založené na hlubokých a konvolučních neuronových sítích (CNN) vedly k velkému zájmu o efektivní implementace neuronových sítí ve vestavěných systémech a v hardware. V článku prezentujeme novou knihovnu pro vývoj konvolučních neuronových sítí, ve kterých může uživatel používat různé datové typy pro učení, inferenci a váhy. Navíc lze do CNN integrovat nestandardní aritmetické operace, jako je např. aproximativní násobení. Tato flexibilita umožňuje sledovat dopad využití datových typů a různých aproximací na trénování a inferenci CNN. Knihovna byla implementována v C++ a ověřena v několika případových studiích.

Rok
2019
Strany
292-295
Sborník
Design, Automation and Test in Europe Conference
Konference
Design, Automation and Test in Europe Conference, Florencie, IT
ISBN
978-3-9819263-2-3
Vydavatel
European Design and Automation Association
Místo
Florence, IT
DOI
UT WoS
000470666100053
EID Scopus
BibTeX
@INPROCEEDINGS{FITPUB11854,
   author = "Petr Rek and Luk\'{a}\v{s} Sekanina",
   title = "TypeCNN: CNN Development Framework With Flexible Data Types",
   pages = "292--295",
   booktitle = "Design, Automation and Test in Europe Conference",
   year = 2019,
   location = "Florence, IT",
   publisher = "European Design and Automation Association",
   ISBN = "978-3-9819263-2-3",
   doi = "10.23919/DATE.2019.8714855",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/11854"
}
Soubory
Nahoru