Number Systems for Deep Neural Network Architectures

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Sep 2023, 2023

3031381327 / 9783031381324

Serie: Libro 70 de 110 - Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides readers a comprehensive introduction to alternative number systems for more efficient representations of Deep Neural Network (DNN) data. Various number systems (conventional/unconventional) exploited for DNNs are discussed, including Floating Point (FP), Fixed Point (FXP), Logarithmic Number System (LNS), Residue Number System (RNS), Block Floating Point Number System (BFP), Dynamic Fixed-Point Number System (DFXP) and Posit Number System (PNS). The authors explore the impact of these number systems on the performance and hardware design of DNNs, highlighting the challenges associated with each number system and various solutions that are proposed for addressing them.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 108 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783031381324

Título
Number Systems for Deep Neural Network Architectures
Autor
Ghada Alsuhli
Editorial
Springer, Springer Sep 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031381327
ISBN 13
9783031381324
Peso del artículo
372 gramos
Dimensiones
246x173x12 mm
Serie
Libro 70 de 110: Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology

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