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Number Systems for Deep Neural Network Architectures

EBOOK IN LINGUA STRANIERA

Number Systems for Deep Neural Network Architectures

di Mahmoud Al-Qutayri (Autore)

Ghada Alsuhli (Autore)

Baker Mohammad (Autore)

vedi tutti

Springer, 2023

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Descrizione

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.

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Dettagli

Autore:

Mahmoud Al-Qutayri, Ghada Alsuhli, Baker Mohammad

Anno edizione:

2023

Editore:

Springer

Formato:

EPUB3 con Adobe DRM

Testo in en

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9783031381331

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