Abstract-Performing the inference steg av djupt lärande i resursbegränsade miljöer, såsom inbyggda enheter, är utmanande. Framgång kräver optimering på både programvaru- och hårdvarunivå. Låg precision aritmetiska och specifikt låg precision fast-punkt nummersystem har blivit standard för att utföra djup inlärning inference. Representerande icke-uniforma data och distribuerade parametrar (t.ex. Vikter) genom att använda jämnt fördelade fasta punktvärden är fortfarande en stor nackdel när man använder detta nummersystem. Nyligen föreslogs systemet med positnummer, som representerar siffror på ett icke-uniformt sätt. Därför är vi motiverade att i detta dokument undersöka möjligheten att använda positnummersystemet för att representera tyngderna i de djupa konvolutionella neurala nätverken. Vi tillämpar dock inte några kvantiseringsmetoder och därför kräver inte nätverksvikterna omskolning. Resultaten av denna undersökning visar att med hjälp av positnummersystemet överträffade det fasta punktnummersystemet i fråga om noggrannhet och minnesanvändning.
Den första DNN-arkitekturen med positnummersystemet föreslogs av Langroudi et al. Hoppa över det.
Deep Learning Inference on Embedded Devices: Fixed-Point vs Posit
{'venue': '2018 1st Workshop on Energy Efficient Machine Learning and Cognitive Computing for Embedded Applications (EMC2)', 'journal': '2018 1st Workshop on Energy Efficient Machine Learning and Cognitive Computing for Embedded Applications (EMC2)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}