Deep neural networks (DNN) används för närvarande i stor utsträckning för många artificiell intelligens (AI) applikationer inklusive datorseende, taligenkänning och robotik. Medan DNNs leverera state-of-the-art noggrannhet på många AI uppgifter, det kommer på bekostnad av hög computational komplexitet. Tekniker som möjliggör effektiv bearbetning av DNN för att förbättra energieffektiviteten och genomströmningen utan att göra avkall på applikationens noggrannhet eller öka hårdvarukostnaden är därför av avgörande betydelse för den breda spridningen av DNN i AI-system. Denna artikel ger en omfattande handledning och undersökning täckning av de senaste framstegen mot att möjliggöra effektiv bearbetning av djupa neurala nätverk.
De tekniker som möjliggör effektiv bearbetning av djupa neurala nätverk för att förbättra energieffektivitet och genomströmning utan att offra ansökan noggrannhet eller öka hårdvarukostnaden är avgörande för den breda utbyggnaden av djupa neurala nätverk i artificiell intelligens system REF.
Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}