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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.11
- 수록면
- 687 - 690 (4page)
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There have been rapidly growing interests in deep neural networks, which can be used in many emerging applications including RMS (recognition, mining, and synthesis) applications. On the other hand, the stochastic computing approach has attracted researchers’ attentions since the approach has potential for reducing power, area, and delay of the network. Considering the fact that the main obstacle of this approach is reduced precision, this paper analyzes the effect obtained by changing the precision levels of arithmetic operators in stochastic deep neural networks, and thus tries to find a way to maximizing the accuracy of the system while minimizing the cost.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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