Abstract-Stor skala artificiella neurala nätverk har visat betydande löfte när det gäller att ta itu med ett brett spektrum av klassificerings- och igenkänningstillämpningar. Deras stora beräkningskrav utsträcker dock datorplattformarnas kapacitet. De grundläggande komponenterna i dessa neurala nätverk är neuronerna och dess synapser. Kärnan i en digital hårdvara neuron består av multiplikator, ackumulator och aktiveringsfunktion. Multiplikatorer förbrukar det mesta av processenergin i de digitala nervcellerna, och därmed i hårdvaruimplementationerna av artificiella neurala nätverk. Vi föreslår en ungefärlig multiplikator som använder begreppet beräkningsdelning och utnyttjar feltålighet i neurala nätverksapplikationer för att uppnå förbättrad energiförbrukning. Vi föreslår också Multiplier-less Artificial Neuron (MAN) för ännu större förbättring av energiförbrukningen och anpassa utbildningsprocessen för att säkerställa minimal försämring av noggrannheten. Vi utvärderade den föreslagna designen på 5 ansökningar om erkännande. Resultaten visar, 35% och 60% minskning av energiförbrukningen, för neuronstorlekar på 8 bitar respektive 12 bitar, med högst ~2,83% förlust i nätnoggrannhet, jämfört med en konventionell neuron implementation. Vi uppnår också 37% och 62% minskning i area för en neuronstorlek på 8 bitar respektive 12 bitar, under iso-hastighetsförhållanden.
Sarwar m.fl. använde fel resilency egenskap av neurala nätverk och föreslog en approximation till multiplikation operation på artificiella neuroner för energieffektiv neural computing REF.
Multiplier-less Artificial Neurons Exploiting Error Resiliency for Energy-Efficient Neural Computing
{'venue': 'In Design, Automation&Test in Europe Conference&Exhibition (DATE), 2016, pp. 145-150', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}