Применение квантизированной нейронной сети в комбинированных моделях технологических процессов
| Parent link: | Молодежь. Наука. Инновации: сборник докладов 71-й международной молодежной научно-технической конференции, 6-8 декабря 2023 г., Владивосток/ Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского.— .— Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского.— https://msun.ru/ru/csi_cf_mni_konf_71/ Т. 1.— 2024.— С. 283-287 |
|---|---|
| Κύριος συγγραφέας: | |
| Άλλοι συγγραφείς: | , |
| Περίληψη: | Заглавие с экрана В настоящее время, для моделирования сложных технологических процессов активно применяются искусственные нейронные сети (ИНС). Для эффективного использования ИНС при ограниченных ресурсах необходимо проведение процесса квантизации. В ходе работы была проведена квантизация искусственной нейронной сети из 32-битного формата числа с плавающей точкой к 16-битному формату с фиксированной точкой. Было проведено тестирование ИНС в стандартной среде разработки на языке программирования Си и на ПЛК-63 ОВЕН. Квантизация не привела к потере точности вычислений, допустимо использовать данную ИНС в специализированных системах в квантизированном формате с высокой эффективностью At present, artificial neural networks (ANN) are actively used to model complex technological processes. In order to use the ANN effectively with limited resources, it is necessary to carry out a quantization process. In this work, an artificial neural network was quantized from a 32-bit floating - point number format to a 16 - bit fixed - point format. The ANN was tested in a standard development environment in the C programming language and on the OVEN PLC - 63. Quantization has not led to a loss of computational accuracy, it is permissible to use this ANN in specialized systems in a quantized format with high efficiency Текстовый файл |
| Γλώσσα: | Ρωσικά |
| Έκδοση: |
2024
|
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68528607 https://msun.ru/upload/files/MNI71tom1.pdf_ec2632867a4c87c6f702fc0285cb3f66.pdf#page=283 |
| Μορφή: | Ηλεκτρονική πηγή Κεφάλαιο βιβλίου |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=678354 |
| Περίληψη: | Заглавие с экрана В настоящее время, для моделирования сложных технологических процессов активно применяются искусственные нейронные сети (ИНС). Для эффективного использования ИНС при ограниченных ресурсах необходимо проведение процесса квантизации. В ходе работы была проведена квантизация искусственной нейронной сети из 32-битного формата числа с плавающей точкой к 16-битному формату с фиксированной точкой. Было проведено тестирование ИНС в стандартной среде разработки на языке программирования Си и на ПЛК-63 ОВЕН. Квантизация не привела к потере точности вычислений, допустимо использовать данную ИНС в специализированных системах в квантизированном формате с высокой эффективностью At present, artificial neural networks (ANN) are actively used to model complex technological processes. In order to use the ANN effectively with limited resources, it is necessary to carry out a quantization process. In this work, an artificial neural network was quantized from a 32-bit floating - point number format to a 16 - bit fixed - point format. The ANN was tested in a standard development environment in the C programming language and on the OVEN PLC - 63. Quantization has not led to a loss of computational accuracy, it is permissible to use this ANN in specialized systems in a quantized format with high efficiency Текстовый файл |
|---|