Zobrazeno 1 - 10
of 1 275
pro vyhledávání: '"Binarized Neural Network"'
The superior performance of deep learning has propelled the rise of Deep Learning as a Service, enabling users to transmit their private data to service providers for model execution and inference retrieval. Nevertheless, the primary concern remains
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.03136
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Scientific Reports. 3/14/2024, Vol. 14 Issue 1, p1-9. 9p.
Publikováno v:
Advanced Electronic Materials, Vol 10, Iss 9, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract This study presents a binarized neural network (BNN) comprising quasi‐nonvolatile memory (QNVM) devices that operate in a positive feedback loop mechanism and exhibit an extremely low subthreshold swing (≤ 5 mV dec−1) and a high on/off
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4294adea874242fd8d2f8e6e6ae1767d
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-9 (2024)
Abstract In this study, a binarized neural network (BNN) of silicon diode arrays achieved vector–matrix multiplication (VMM) between the binarized weights and inputs in these arrays. The diodes that operate in a positive-feedback loop in their p+-n
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/83756f46aba04eaaa245de1f3c194208
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Yuya Fujiwara, Takayuki Kawahara
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 150962-150974 (2024)
To build Neural Networks (NNs) on edge devices, Binarized Neural Network (BNN) has been proposed on the software side, while Computing-in-Memory (CiM) architecture has been proposed on the hardware side. For use on CiM architecture-based BNN, Magneti
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9f62b4a18cf14024a7359545cb7cc2f8
Autor:
Jebali, Fadi, Majumdar, Atreya, Turck, Clément, Harabi, Kamel-Eddine, Faye, Mathieu-Coumba, Muhr, Eloi, Walder, Jean-Pierre, Bilousov, Oleksandr, Michaud, Amadeo, Vianello, Elisa, Hirtzlin, Tifenn, Andrieu, François, Bocquet, Marc, Collin, Stéphane, Querlioz, Damien, Portal, Jean-Michel
Memristor-based neural networks provide an exceptional energy-efficient platform for artificial intelligence (AI), presenting the possibility of self-powered operation when paired with energy harvesters. However, most memristor-based networks rely on
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.12875
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.