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一种脉冲卷积神经网络VLSI硬件架构设计: 收藏
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引用; 《微电子学与计算机》2019年第10期36卷 37-41页; 作者：薛天志刘百成陈松中国科学技术大学; 本文设计了一种识别手写体数字的脉冲卷积神经网络数字电路,使用脉冲神经元代替卷积核,并分别对卷积层和池化层设计相应的电路结构,实现全流水线并行.相比于传统的卷积神经网络,在识别MNIST数据集时,卷积神经网络的精确度为98.61%时,脉...; 本文设计了一种识别手写体数字的脉冲卷积神经网络数字电路,使用脉冲神经元代替卷积核,并分别对卷积层和池化层设计相应的电路结构,实现全流水线并行.相比于传统的卷积神经网络,在识别MNIST数据集时,卷积神经网络的精确度为98.61%时,脉冲卷积神经网络的精度能达到98.04%.与相同流水线结构的卷积神经网络相比,脉冲神经网络平均能耗减少约50%.; 来源：详细信息评论

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