Feasibility of a Neural Network with Linearly Approximated Functions on Zynq FPGA
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F22%3A00362892" target="_blank" >RIV/68407700:21240/22:00362892 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICECS202256217.2022.9970813" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICECS202256217.2022.9970813</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICECS202256217.2022.9970813" target="_blank" >10.1109/ICECS202256217.2022.9970813</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Feasibility of a Neural Network with Linearly Approximated Functions on Zynq FPGA
Popis výsledku v původním jazyce
This paper is focused on the feasibility of a neural network with linearly approximated functions on modern FPGA. An approximate multiplier and linearly approximated activation functions were used for a neural network implemented on Zynq FPGA. We proposed a novel architecture for a fully functional, layered, and configurable neural network.
Název v anglickém jazyce
Feasibility of a Neural Network with Linearly Approximated Functions on Zynq FPGA
Popis výsledku anglicky
This paper is focused on the feasibility of a neural network with linearly approximated functions on modern FPGA. An approximate multiplier and linearly approximated activation functions were used for a neural network implemented on Zynq FPGA. We proposed a novel architecture for a fully functional, layered, and configurable neural network.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20206 - Computer hardware and architecture
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2022 29th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS)
ISBN
978-1-6654-8823-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
—
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Glasgow
Datum konání akce
24. 10. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000913346300023