Prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D.

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.
Jazyk publikace:angličtina
Název publikace:TypeCNN: CNN Development Framework With Flexible Data Types
Název (cs):TypeCNN: Vývojové prostředí pro CNN s flexibilními datovými typy
Strany:292-295
Sborník:Design, Automation and Test in Europe Conference
Konference:Design, Automation and Test in Europe Conference
Místo vydání:Florence, IT
Rok:2019
ISBN:978-3-9819263-2-3
Vydavatel:European Design and Automation Association
Klíčová slova
convolutional neural network, software library, data type, deep learning
Anotace
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.
BibTeX:
@INPROCEEDINGS{
   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},
   language = {english},
   url = {http://www.fit.vutbr.cz/research/view_pub.php.cs?id=11854}
}

Vaše IPv4 adresa: 18.232.53.231