Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016)

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016)

Dettagli Bibliografici
Parent link:	IOP Conference Series: Materials Science and Engineering Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016).— 2017.— [012044, 5 p.]
Ente Autore:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт кибернетики (ИК)
Altri autori:	Zoev I. V. Ivan Vladimirovich, Beresnev A. P., Mytsko E. A. Evgeniy Aleksandrovich, Malchukov A. N. Andrey Nikolaevich
Riassunto:	Title screen An important aspect of modern automation is machine learning. Specifically, neural networks are used for environment analysis and decision making based on available data. This article covers the most frequently performed operations on floating-point numbers in artificial neural networks. Also, a selection of the optimum value of the bit to 14-bit floating-point numbers for implementation on FPGAs was submitted based on the modern architecture of integrated circuits. The description of the floating-point multiplication (multiplier) algorithm was presented. In addition, features of the addition (adder) and subtraction (subtractor) operations were described in the article. Furthermore, operations for such variety of neural networks as a convolution network - mathematical comparison of a floating point ('less than' and 'greater than or equal') were presented. In conclusion, the comparison with calculating units of Atlera was made.
Lingua:	inglese
Pubblicazione:	2017
Serie:	Information technologies in Mechanical Engineering
Soggetti:	электронный ресурс труды учёных ТПУ числа с плавающей точкой вычислительные устройства аппаратные средства нейронные сети машинное обучение искусственные нейронные сети сверточные сети
Accesso online:	http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/177/1/012044 http://earchive.tpu.ru/handle/11683/37851
Natura:	Elettronico Capitolo di libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=654045

Documenti analoghi

Models of neural networks with fuzzy activation functions; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016)
di: Nguyen A. T.
Pubblicazione: (2017)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
di: Казиев А. Б.
Pubblicazione: (2016)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
di: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Pubblicazione: (2022)

Перспективные нейронные сети для реализации на ПЛИС; Молодежь и современные информационные технологии
di: Береснев А. П. Алексей Павлович
Pubblicazione: (2018)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
di: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Pubblicazione: (2013)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
di: Попова Е. С.
Pubblicazione: (2016)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей; Компьютерная оптика; Т. 44, № 3
di: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Pubblicazione: (2020)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование
di: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Pubblicazione: (2019)

Управление инвалидной коляской с использованием электрических сигналов головного мозга; Молодежь и современные информационные технологии
di: Дроганов Д. И.
Pubblicazione: (2018)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
di: Имигеев Е. И.
Pubblicazione: (2018)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
di: Исаев Е. А.
Pubblicazione: (2019)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия; Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ-2018)
di: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Pubblicazione: (2018)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019)
di: Dang Thi Phuong Chung
Pubblicazione: (2019)

Гибридная модель на основе U-Net в задачах геологической визуализации; Молодежь и современные информационные технологии
di: Денисов В. И.
Pubblicazione: (2025)

Identification of bronchopulmonary lung segments through shadowing and conventional neural networks; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
di: Francis N. S.
Pubblicazione: (2019)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python: учебное пособие
di: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Pubblicazione: (Москва, КУРС, 2022)

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Береснев А. П. Алексей Павлович
Pubblicazione: (2018)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
di: Маслов К. А.
Pubblicazione: (2020)

Применение нейронных сетей для определения расположения ключевых точек лица на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Минаева О. И.
Pubblicazione: (2018)

Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии
di: Денисов В. И.
Pubblicazione: (2025)

Исследование генеративно–состязательных сетей для синтеза новых медицинских данных; Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении; № 2 (8)
di: Лаптев В. В. Владислав Витальевич
Pubblicazione: (2020)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц для формирования вектора признаков; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
di: Савицкий Ю. В. Юрий Васильевич
Pubblicazione: (2016)

Применение сверточной нейронной сети для классификации текстов при извлечении признаков на уровне символов; Молодежь и современные информационные технологии
di: Журавлев В. Г.
Pubblicazione: (2019)

Сегментации автомобильных номерных знаков на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Адаричев В. С.
Pubblicazione: (2020)

Алгоритмы понимания текста методами глубокого обучения нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
di: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Pubblicazione: (2019)

Исследование аппаратно-реализованных сверточных нейронных сетей класса U-Net; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Pubblicazione: (2023)

Исследование вариационного автоэнкодера для синтеза новых медицинских данных; Научная сессия ТУСУР-2020; Ч. 2
di: Лаптев В. В. Владислав Витальевич
Pubblicazione: (2020)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Беляев С. И.
Pubblicazione: (2023)

GMDH-Based Modified Polynomial Neural Network Algorithm; Chapter 6; GMDH-Methodology and Implementation in C
di: Tyryshkin A. V. Aleksandr Vasilievich
Pubblicazione: (2015)

Модели сверточных нейронных сетей YOLO для детектирования на изображениях объектов воздушного пространства; Молодежь и современные информационные технологии
di: Тятюшкин И. М.
Pubblicazione: (2025)

3D-семантическая сегментация опухолей головного мозга на снимках МРТ; Молодежь и современные информационные технологии
di: Закиев Я. Т.
Pubblicazione: (2025)

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
di: Шубкин Е. О.
Pubblicazione: (2021)

Анализ эффективности сверточной нейронной сети YOLOV4-CSP при решении задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
di: Ткачёв С. А.
Pubblicazione: (2023)

Я в БПЛА для распознавания дронов; Молодежь и современные информационные технологии
di: Гелимов А. И.
Pubblicazione: (2024)

Neural Networks. A Systematic Introduction
di: Rojas R. Raul
Pubblicazione: (Berlin, Springer-Verlag, 1996)

Нейронные сети; Statistica Neural Networks: пер. с англ.
Pubblicazione: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2000)

A comparative analysis between image segmentation architectures: U-Net and U-Net++; Молодежь и современные информационные технологии
di: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Pubblicazione: (2021)

Parametric Identification of Control Systems Using Artificial Neural Networks; MATEC Web of Conferences; Vol. 37 : Smart Grids 2015
di: Zakamaldin A. A. Andrey
Pubblicazione: (2015)

Распознавание жестов рук в режиме реального времени; Научный вестник Новосибирского государственного технического университета; № 1 (66)
di: Булыгин Д. А. Дмитрий Александрович
Pubblicazione: (2020)

Применение различных типов изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
di: Булыгин Д. А.
Pubblicazione: (2020)