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STT-MRAM绝对差值原位计算驱动的轻量型AdderNet电路设计
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作者 王黎勋 张跃军 +2 位作者 李琪康 张会红 温亮 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第9期3252-3261,共10页
随着人工智能研究的不断深入,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在资源受限环境中的部署需求不断上升。然而,受限于冯·诺依曼架构,CNN加速器随着部署模型深度增加,卷积核逐层堆叠所引发的乘累加运算呈现超线性增... 随着人工智能研究的不断深入,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在资源受限环境中的部署需求不断上升。然而,受限于冯·诺依曼架构,CNN加速器随着部署模型深度增加,卷积核逐层堆叠所引发的乘累加运算呈现超线性增长趋势。为此,该文提出一种基于自旋转移矩磁性随机存储器(Spin Transfer Torque-Magnetoresistive Random Access Memory, STT-MRAM)的轻量型加法神经网络(AdderNet)加速电路设计方案。该方案首先将L1范数引入存算一体架构,提出STT-MRAM绝对差值原位计算方法,以轻量级加法取代乘累加运算;其次,设计基于磁阻状态映射的可配置全加器,结合稀疏优化策略,跳过零值参与的冗余逻辑判断;最后,进一步构建支持单周期进位链更新的并行全加器阵列,实现高效的卷积核映射与多核L1范数并行计算。实验结果显示,在CIFAR-10数据集上,该加速器实现90.66%的识别准确率,仅较软件模型下降1.18%,同时在133 MHz频率下达到32.31 GOPS的最大吞吐量与494.56 GOPS/W的峰值能效。 展开更多
关键词 磁性随机存储器 加法神经网络 稀疏计算 硬件加速器 人工智能
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基于加法网络和自注意力机制的OSA检测方法
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作者 郑雅纯 郑和裕 林美娜 《自动化与信息工程》 2021年第6期43-48,共6页
为实现准确率高且计算复杂度低的阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)检测,根据血氧饱和度(SpO_(2))提出一种基于加法网络和自注意力机制的OSA检测方法。该方法引入加法网络用于SpO_(2)的特征提取,以降低计算复杂度;采用自注意力机制调整采样点间... 为实现准确率高且计算复杂度低的阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)检测,根据血氧饱和度(SpO_(2))提出一种基于加法网络和自注意力机制的OSA检测方法。该方法引入加法网络用于SpO_(2)的特征提取,以降低计算复杂度;采用自注意力机制调整采样点间的特征权重,以提高检测精度。在数据集Apnea-ECG上实现了敏感性94.56%、特异性96.91%的检测性能,且浮点运算数量为2.88K FLOPs,比卷积操作减小了40%。实验结果表明:该方法在获得较高检测精度的同时,可以保持较低的计算复杂度。 展开更多
关键词 血氧饱和度 阻塞性睡眠呼吸暂停检测 加法网络 自注意力机制
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