Hardware and Software Optimizations for Capsule Networks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F23%3APU154886" target="_blank" >RIV/00216305:26230/23:PU154886 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-39932-9_12" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-39932-9_12</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-39932-9_12" target="_blank" >10.1007/978-3-031-39932-9_12</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Hardware and Software Optimizations for Capsule Networks
Popis výsledku v původním jazyce
Among advanced Deep Neural Network models, Capsule Networks (CapsNets) have shown high learning and generalization capabilities for advanced tasks. Their capability to learn hierarchical information of features makes them appealing in many applications. However, their compute-intensive nature poses several challenges for their deployment on resource-constrained devices. This chapter provides an optimization flow at the software and at the hardware level for improving the energy efficiency of the CapsNets' execution.
Název v anglickém jazyce
Hardware and Software Optimizations for Capsule Networks
Popis výsledku anglicky
Among advanced Deep Neural Network models, Capsule Networks (CapsNets) have shown high learning and generalization capabilities for advanced tasks. Their capability to learn hierarchical information of features makes them appealing in many applications. However, their compute-intensive nature poses several challenges for their deployment on resource-constrained devices. This chapter provides an optimization flow at the software and at the hardware level for improving the energy efficiency of the CapsNets' execution.
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název knihy nebo sborníku
Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing
ISBN
978-3-031-39932-9
Počet stran výsledku
26
Strana od-do
303-328
Počet stran knihy
477
Název nakladatele
Springer Nature Switzerland AG
Místo vydání
Cham
Kód UT WoS kapitoly
—