An energy-efficient convolution unit for depthwise separable convolutional neural networks
High performance but computationally expensive Convolutional Neural Networks (CNNs) require both algorithmic and custom hardware improvement to reduce model size and to improve energy efficiency for edge computing applications. Recent CNN architectures employ depthwise separable convolution to reduc...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Chong, Yi Sheng, Goh, Wang Ling, Ong, Yew-Soon, Nambiar, Vishnu P., Do, Anh Tuan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Interdisciplinary Graduate School (IGS) |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/152096 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Learning temporal information for brain-computer interface using convolutional neural networks
بواسطة: Sakhavi, Siavash, وآخرون
منشور في: (2018) -
Spoofing speech detection using temporal convolutional neural network
بواسطة: Xiao, Xiong, وآخرون
منشور في: (2018) -
Computer graphics identification combining convolutional and recurrent neural networks
بواسطة: He, Peisong, وآخرون
منشور في: (2020) -
Synergistic 2D/3D Convolutional Neural Network for hyperspectral image classification
بواسطة: Yang, Xiaofei, وآخرون
منشور في: (2021) -
Cross-layer features in convolutional neural networks for generic classification tasks
بواسطة: Peng K.-C., وآخرون
منشور في: (2018)