Cross-Layer Design Exploration for Energy-Quality Tradeoffs in Spiking and Non-Spiking Deep Artificial Neural Networks

Bing Han; Aayush Ankit; Abhronil Sengupta; Kaushik Roy

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Cross-Layer Design Exploration for Energy-Quality Tradeoffs in Spiking and Non-Spiking Deep Artificial Neural Networks

机译：尖峰和非尖峰深层人工神经网络能量质量折衷的跨层设计探索

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Deep learning convolutional artificial neural networks have achieved success in a large number of visual processing tasks and are currently utilized for many real-world applications like image search and speech recognition among others. However, despite a

机译：深度学习卷积人工神经网络已在许多视觉处理任务中取得成功，目前已用于许多实际应用中，例如图像搜索和语音识别。然而，尽管

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来源
《Multi-Scale Computing Systems, IEEE Transactions on》 |2018年第4期|613-623|共11页
作者
Bing Han; Aayush Ankit; Abhronil Sengupta; Kaushik Roy;
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作者单位

Department of Electrical and Computer Engineering Purdue University West Lafayette IN;

Department of Electrical and Computer Engineering Purdue University West La;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Artificial neural networks; Convolutional neural networks; Machine learning; Computer architecture; Computational modeling; Deep learning; Energy efficiency; Neuromorphics;

机译：人工神经网络;卷积神经网络机器学习;计算机架构;计算建模;深度学习;能源效率;神经形态学;

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