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Eine umfassende und gründliche Ressource, die verschiedene Arten von konvolutionären neuronalen Netzen und zusätzlichen Beschleunigern untersucht. Beschleuniger für Convolutional Neural Networks bieten grundlegende Deep-Learning-Kenntnisse und Instruktionsinhalte für den Aufbau von Convolutional Neural Networks Beschleuniger (CNN) für das Internet der Dinge (IoT) und Spezialisten für Edge Computing, Abklärung der Kompressionscodierung für CNN, Einführung eines zweistufigen Verfahrens zur verlustfreien Kompression der eingegebenen Merkmalskarten, Erörterung der arithmetischen Kodierung des Verfahrens zur verlustfreien Kompression von Gewichten und Entwicklung eines geeigneten Dekodierverfahrens, Beschreibung der heutigen spärlichen CNNs, die die Spärlichkeit sowohl der Gewichte als auch der Aktivierungskarten berücksichtigen, und Diskussion von Methoden des Co-Designs und der Co-Planung von Hardware, die zu einer besseren Optimierung und Nutzung der verfügbaren Hardwareressourcen führen können, um CNN zu beschleunigen. Der erste Teil des Buches bietet einen Überblick über CNN zusammen mit der Zusammensetzung und den Parametern verschiedener zeitgenössischer CNN-Modelle.
Comprehensive and thorough resource exploring different types of convolutional neural networks and complementary accelerators. Accelerators for Convolutional Neural Networks provides basic deep learning knowledge and instructive content to build up convolutional neural network (CNN) accelerators for the Internet of things (IoT) and edge computing practitioners, elucidating compressive coding for CNNs, presenting a two-step lossless input feature maps compression method, discussing arithmetic coding -based lossless weights compression method and the design of an associated decoding method, describing contemporary sparse CNNs that consider sparsity in both weights and activation maps, and discussing hardwaresoftware co-design and co-scheduling techniques that can lead to better optimization and utilization of the available hardware resources for CNN acceleration. The first part of the book provides an overview of CNNs along with the composition and parameters of different contemporary CNN models.
Una risorsa completa e accurata che esamina diversi tipi di reti neurali compresse e acceleratori aggiuntivi. Acceleratori per reti neurali compresse forniscono conoscenze di base per l'apprendimento approfondito e contenuti istruttori per la creazione di reti neurali compresse Acceleratori (CNN) per l'Internet delle cose (IoT) e gli esperti di calcolo periferico, identificazione della codifica compressa per la CNN, presentazione di un metodo in due fasi per comprimere le schede di input dei segni senza perdite, Discutere la codifica aritmetica del metodo di compressione dei pesi senza perdita e sviluppare il metodo di decodifica appropriato, descrizione di una CNN moderna e sparpagliata che tiene conto della dispersione sia della bilancia che delle carte di attivazione, e discussioni sulle modalità di progettazione e pianificazione hardware congiunta, che possono portare a una migliore ottimizzazione e utilizzo delle risorse hardware disponibili per accelerare la CNN. La prima parte del libro presenta una panoramica della CNN insieme alla composizione e ai parametri di diversi modelli della CNN moderni.
Un recurso complejo y minucioso que explora diferentes tipos de redes neuronales perforadas y aceleradores adicionales. Los aceleradores para redes neuronales perforadas proporcionan conocimientos básicos de aprendizaje profundo y contenido de instrucción para crear redes neuronales perforadas Aceleradores (CNN) para el Internet de las Cosas (IoT) y especialistas en computación periférica, aclarando la codificación de compresión para CNN, presentando un método de dos pasos para comprimir las tarjetas de entrada de características sin pérdida, la discusión de la codificación aritmética del método de compresión de pesos sin pérdida y el desarrollo de un método adecuado de decodificación, descripción de la CNN moderna, que tiene en cuenta la disparidad tanto de las escalas como de las tarjetas de activación, y el debate sobre los métodos de diseño conjunto y la planificación conjunta del hardware, que pueden conducir a una mejor optimización y el uso de los recursos de hardware disponibles para acelerar CNN. La primera parte del libro presenta una revisión de CNN junto con la composición y parámetros de los diferentes modelos modernos de CNN.
Комплексный и тщательный ресурс, исследующий различные типы сверточных нейронных сетей и дополнительных ускорителей. Ускорители для сверточных нейронных сетей обеспечивают базовые знания глубокого обучения и инструктивный контент для создания сверточных нейронных сетей Ускорители (CNN) для Интернета вещей (IoT) и специалистов по периферийным вычислениям, выяснение сжимающего кодирования для CNN, представление двухэтапного метода сжатия входных карт признаков без потерь, обсуждение арифметического кодирования метод сжатия весов без потерь и разработка соответствующего метода декодирования, описание современных разреженных CNN, которые учитывают разреженность как весов, так и карт активации, и обсуждение методов совместного проектирования и совместного планирования аппаратного обеспечения, которые могут привести к лучшей оптимизации и использование доступных аппаратных ресурсов для ускорения CNN. В первой части книги представлен обзор CNN вместе с составом и параметрами различных современных моделей CNN.
Recurso completo e cuidadoso que explora diferentes tipos de redes neurais e aceleradores adicionais. Aceleradores para redes neurais comprimidas fornecem conhecimento básico de aprendizado profundo e conteúdo instrutivo para a criação de redes neurais comprimidas Aceleradores (CNN) para a Internet das Coisas (IoT) e especialistas em computação periférica, descobrir codificação compactadora para CNN, apresentar um método em duas etapas para compactar cartões de entrada de sinais sem perda, discussão sobre codificação aritmética método de compressão de balança sem perda e desenvolvimento do método apropriado de decodificação, descrição da CNN atual, que leva em conta a dispersão tanto da balança como dos cartões de ativação, e discutir técnicas de design conjunto e planejamento conjunto de hardware, que podem levar a uma melhor otimização e utilização dos recursos de hardware disponíveis para acelerar a CNN. A primeira parte do livro apresenta uma visão geral da CNN, juntamente com a composição e os parâmetros de vários modelos contemporâneos da CNN.
Une ressource complète et approfondie qui explore différents types de réseaux neuronaux convolutifs et d'accélérateurs supplémentaires. Accélérateurs pour réseaux neuronaux convolutifs fournissent des connaissances de base en apprentissage profond et du contenu instructif pour la création de réseaux neuronaux convolutifs Accélérateurs (CNN) pour l'Internet des objets (IoT) et les spécialistes de l'informatique périphérique, élucidation du codage de compression pour CNN, représentation de la méthode de compression en deux étapes des cartes d'entrée des caractéristiques sans perte, discuter du codage arithmétique de la méthode de compression des poids sans perte et développer une méthode de décodage appropriée, une description des CNN actuels, qui tiennent compte de la dispersion des échelles et des cartes d'activation, et discuter des méthodes de conception conjointe et de planification conjointe du matériel, qui peuvent conduire à une meilleure optimisation et l'utilisation des ressources matérielles disponibles pour accélérer CNN. La première partie du livre présente un aperçu de CNN ainsi que la composition et les paramètres des différents modèles modernes de CNN.