基于数据冗余性的近似计算技术

陈折桂; 王晶; 张伟功

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基于数据冗余性的近似计算技术

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摘要

为解决神经网络中爆炸式增长的数据量所加剧的计算机系统存储墙问题,针对经典近似方法在平衡精确度和开销问题上的不足,提出一种利用相邻数据之间相似特征以及神经网络中数据冗余性的优化方法.通过分析数据密集型应用的数据特征,提出针对权值的稀疏矩阵压缩,针对输入数据的重复值压缩和相邻小范围浮动数据近似的方案,设计神经网络拓扑感知的冗余数据近似方法,在合理范围内实现数据近似.实验结果表明,相比于SNNAP方案输出质量平均提高了8.16％,压缩率达到51.38％,为提高数据密集型应用的系统加速比提供了可行性.

著录项

来源
《计算机工程与设计》 |2021年第3期|649-655|共7页
作者
陈折桂; 王晶; 张伟功;
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作者单位

首都师范大学信息工程学院北京100048;

首都师范大学信息工程学院北京100048;

首都师范大学北京成像理论与技术高精尖创新中心北京100048;

首都师范大学信息工程学院北京100048;

首都师范大学电子系统可靠性技术北京市重点实验室北京100048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计与性能分析;
关键词
神经网络; 数据冗余; 数据相似; 近似; 压缩;

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