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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11279| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Computing-in-Memory XNOR-Bitcount operation of binary convolutional neural Networks based on Spin-Transfer Torque MRAMs |
| Autor : | Musello Vásconez, Ariana |
| Director de Tesis : | Prócel, Luis Miguel, dir. |
| Descriptores : | Redes neuronales (Computadores) - Tesis y disertaciones académicas;Computación |
| Fecha de publicación : | 2021 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniera en Electrónica), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021 |
| Páginas : | 42 h. |
| Acceso: | openAccess CC0 1.0 Universal |
| Resumen : | 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... |
| Descripción : | 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... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11279 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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