【摘 要】
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针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系统的最终精度。结果表明:该模型可以准确地预测系统精度,与仿真结果对比,相对误差在
【机 构】
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上海航天电子技术研究所,清华大学集成电路学院
【基金项目】
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上海市优秀技术带头人计划(19XD1431400)。
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针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系统的最终精度。结果表明:该模型可以准确地预测系统精度,与仿真结果对比,相对误差在2.05%～3.07%。该模型预测用于指导相应软硬件的设计优化,可大幅提高设计的迭代速度。
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