http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11279
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Prócel, Luis Miguel, dir. | - |
dc.contributor.author | Musello Vásconez, Ariana | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-06T23:23:56Z | - |
dc.date.available | 2022-06-06T23:23:56Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.citation | Tesis (Ingeniera en Electrónica), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11279 | - |
dc.description | Binary neural networks (BNN), in which weights and activations are represented with one single bit, are a storage and computationally efficient alternative that allows convolutional neural networks to be implemented in devices with limited computational resources. In BNNs the MAC operation is replaced with a bitwise XNOR-bitcount operation. The use of computation-in-memory (CIM) architectures allows further energy and time savings for BNN implementation. In this context, the use of STT-MRAMs provides the benefits of non volatility, high speed, low-power consumption, scalability, among others... | es_ES |
dc.description.abstract | Las redes neuronales binarias (BNN), en las que los pesos y activaciones son representadas con un solo bit, son una alternativa eficiente en cuanto a almacenamiento y computación que permite implementar redes neuronales convolucionales en dispositivos con recursos computacionales limitados. En BNNs, la operación MAC es reemplazada por una operación de XNOR-bitcount. El uso de arquitecturas de computación en memoria (CIM) permite un ahorro incluso mayor en energía y tiempo para la implementación de BNNs. En este contexto, el uso de STT-MRAMs ofrece los beneficios de no-volatilidad, gran velocidad, consumo bajo de energía, escalabilidad, entre otros... | es_ES |
dc.format.extent | 42 h. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Quito | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights | CC0 1.0 Universal | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | * |
dc.subject | Redes neuronales (Computadores) - Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
dc.subject | Computación | es_ES |
dc.subject.other | Ciencias | es_ES |
dc.subject.other | Computación | es_ES |
dc.title | Computing-in-Memory XNOR-Bitcount operation of binary convolutional neural Networks based on Spin-Transfer Torque MRAMs | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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