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机译:使用近似乘法器提高神经网络的精度和硬件效率
Univ Alberta Dept Elect & Comp Engn Edmonton AB T6G 1H9 Canada;
Brno Univ Fac Informat Technol IT4Innovat Ctr Excellence Brno 61266 Czech Republic;
Artificial neural networks; Hardware; Neurons; Adders; Pattern recognition; Benchmark testing; Standards; Approximate multipliers (AMs); Cartesian genetic programing (CGP); convolutional NN (CNN); multi-layer perceptron (MLP); neural networks (NNs);
机译:近似乘子在硬件神经网络中的适用性
机译:使用基于硬件的近似激活函数和混合随机乘法器的神经网络分类器
机译:使用基于硬件的近似激活功能的神经网络分类器具有混合随机乘法器
机译:使用近似乘积模块的人工神经网络的高效硬件实现
机译:利用神经网络提高近似动态规划的计算效率,应用于多储层水电和风电系统
机译:突触设备变化对硬件神经网络中模式识别精度的影响
机译:近似乘子在硬件神经网络中的适用性