AnalogNet: Convolutional Neural Network Inference on Analog Focal Plane\n Sensor Processors
Notice bibliographique
Résumé
We present a high-speed, energy-efficient Convolutional Neural Network (CNN)\narchitecture utilising the capabilities of a unique class of devices known as\nanalog Focal Plane Sensor Processors (FPSP), in which the sensor and the\nprocessor are embedded together on the same silicon chip. Unlike traditional\nvision systems, where the sensor array sends collected data to a separate\nprocessor for processing, FPSPs allow data to be processed on the imaging\ndevice itself. This unique architecture enables ultra-fast image processing and\nhigh energy efficiency, at the expense of limited processing resources and\napproximate computations. In this work, we show how to convert standard CNNs to\nFPSP code, and demonstrate a method of training networks to increase their\nrobustness to analog computation errors. Our proposed architecture, coined\nAnalogNet, reaches a testing accuracy of 96.9% on the MNIST handwritten digits\nrecognition task, at a speed of 2260 FPS, for a cost of 0.7 mJ per frame.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».