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蹇强; 张培勇; 王雪洁;
浙江大学信息与电子工程学院;
浙江杭州310027;
浙江大学城市学院;
浙江杭州310015;
卷积神经网络; FPGA; 嵌入式; 卷积计算; 并行算法;
机译:XNORCONV:使用混合CNN结构和层间流水线方法在FPGA上实现的CNN加速器
机译:通过动态/静态共同重新配置方法改善CNNS在FPGA上加速CNN的适应性
机译:莱斯:一种节能的FPGA CNN加速器,支持固定点训练框架
机译:在FPGA上具有可配置PU的经济高效的CNN加速器设计
机译:FPGA中CNN的可重构卷积实现
机译:基于FPGA的回归预测随机配置网络的实现
机译:CNNS汇集层实现对FPGA加速器设计的影响
机译:用于高性能图像处理的桌面超级计算机的硬件实现。使用4x4 CNN实验室原型的时间复用方法的可行性研究
机译:Winograd为CNN的WinoGrad的低开销实现,其中3×3,1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:CNN使用滤波分解技术能效可重新配置CNN加速器的CNN装置和方法
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
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