9783031381355 - number systems for deep neural network architectures (synthesis lectures on engineering, science, and technology) de alsuhli, ghada; sakellariou, vasilis; saleh, hani; al-qutayri, mahmoud; mohammad, baker; stouraitis, thanos (9 resultados)
Number Systems for Deep Neural Network Architectures
Alsuhli, Ghada; Sakellariou, Vasilis; Saleh, Hani; Al-Qutayri, Mahmoud; Mohammad, Baker; Stouraitis, Thanos
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Editorial: Springer 2024
Serie: Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology, Libro 70 de 110. Libro 70 de 110 - Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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, inclu…ding 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.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Number Systems for Deep Neural Network Architectures | Ghada Alsuhli (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology | xi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031381355 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg,… juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Alsuhli, Ghada; Sakellariou, Vasilis; Saleh, Hani; Al-Qutayri, Mahmoud; Mohammad, Baker; Stouraitis, Thanos
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Taschenbuch. Condición: Neu. 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 disc…ussed, 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.
