論文の概要: Implementing CNN Layers on the Manticore Cluster-Based Many-Core
Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08009v1
- Date: Fri, 16 Apr 2021 10:07:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-19 22:23:16.736614
- Title: Implementing CNN Layers on the Manticore Cluster-Based Many-Core
Architecture
- Title(参考訳): Manticoreクラスタベース多コアアーキテクチャ上でのCNN層の実装
- Authors: Andreas Kurth, Fabian Schuiki, Luca Benini
- Abstract要約: 本稿では,manticoreクラスタベースのマルチコアアーキテクチャ上でcnn(convolutional neural network)層の実装について述べる。
その特徴とトレードオフを論じている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.22175970479233
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This document presents implementations of fundamental convolutional neural
network (CNN) layers on the Manticore cluster-based many-core architecture and
discusses their characteristics and trade-offs.
- Abstract(参考訳): 本稿では,manticoreクラスタベースのマルチコアアーキテクチャ上でcnn(convolutional neural network)層を実装し,その特性とトレードオフについて述べる。
関連論文リスト
- SIMAP: A simplicial-map layer for neural networks [0.196629787330046]
SIMAPレイヤはSimplicial-Map Neural Networks (SMNN)の拡張版である
SMNNとは異なり、サポートセットは、行列ベースの乗算アルゴリズムで効率よく計算される、固定された最大値の単純度に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-22T10:06:42Z) - Unveiling the Unseen: Identifiable Clusters in Trained Depthwise
Convolutional Kernels [56.69755544814834]
深部分離型畳み込みニューラルネットワーク(DS-CNN)の最近の進歩は、新しいアーキテクチャをもたらす。
本稿では,DS-CNNアーキテクチャのもう一つの顕著な特性を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T19:05:53Z) - A Task-driven Network for Mesh Classification and Semantic Part
Segmentation [40.50469224904946]
マルチ層パーセプトロン(MLP)のみに基づく単純なアーキテクチャは、メッシュ分類とセマンティックセグメンテーションを扱うのに十分な能力を有することを示す。
新しいネットワークアーキテクチャであるMesh-MLPは、熱カーネルシグネチャ(HKS)と二面角を備えたメッシュを入力とし、ResNetの畳み込みモジュールをマルチ層パーセプトロン(MLP)に置き換える。
オールMLPアーキテクチャはエンドツーエンドで動作し、プールモジュールは含まない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T14:44:57Z) - Deep neural networks architectures from the perspective of manifold
learning [0.0]
本稿では,ゲノメトリとトポロジの観点から,ニューラルネットワークアーキテクチャの包括的比較と記述を行う。
我々は、ニューラルネットワークの内部表現と、異なる層上のデータ多様体のトポロジーと幾何学の変化のダイナミクスに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T04:57:39Z) - Deep Image Clustering with Contrastive Learning and Multi-scale Graph
Convolutional Networks [58.868899595936476]
コントラスト学習とマルチスケールグラフ畳み込みネットワーク(IcicleGCN)を用いた画像クラスタリング手法を提案する。
複数の画像データセットの実験は、最先端のIcicleGCNよりも優れたクラスタリング性能を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-14T19:16:56Z) - DeepCluE: Enhanced Image Clustering via Multi-layer Ensembles in Deep
Neural Networks [53.88811980967342]
本稿では,Ensembles (DeepCluE) を用いたDeep Clusteringを提案する。
ディープニューラルネットワークにおける複数のレイヤのパワーを活用することで、ディープクラスタリングとアンサンブルクラスタリングのギャップを埋める。
6つの画像データセットの実験結果から、最先端のディープクラスタリングアプローチに対するDeepCluEの利点が確認されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T09:51:38Z) - ODMTCNet: An Interpretable Multi-view Deep Neural Network Architecture
for Image Feature Representation [19.60093171975819]
本研究は,最適判別型多視点テンソルネットワーク(ODMTC)の解釈可能な多視点深層ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
この研究は、統計機械学習(Net)の原則とディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T00:35:32Z) - Local Critic Training for Model-Parallel Learning of Deep Neural
Networks [94.69202357137452]
そこで我々は,局所的批判訓練と呼ばれる新しいモデル並列学習手法を提案する。
提案手法は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の両方において,階層群の更新プロセスの分離に成功したことを示す。
また,提案手法によりトレーニングされたネットワークを構造最適化に利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-03T09:30:45Z) - Spatio-Temporal Inception Graph Convolutional Networks for
Skeleton-Based Action Recognition [126.51241919472356]
我々はスケルトンに基づく行動認識のためのシンプルで高度にモジュール化されたグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを設計する。
ネットワークは,空間的および時間的経路から多粒度情報を集約するビルディングブロックを繰り返すことで構築される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T14:43:04Z) - Stability of Algebraic Neural Networks to Small Perturbations [179.55535781816343]
Algebraic Neural Network (AlgNN) は、代数的信号モデルと関連する各層のカスケードで構成されている。
畳み込みという形式的な概念を用いるアーキテクチャは、シフト演算子の特定の選択を超えて、いかに安定であるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T09:10:16Z) - A Multiscale Graph Convolutional Network Using Hierarchical Clustering [0.0]
マルチスケールの分解によってこの情報を活用する新しいアーキテクチャを探索する。
デンドログラムは、Girvan-Newman階層的クラスタリングアルゴリズムによって生成される。
アーキテクチャはベンチマーク引用ネットワーク上でテストされ、競合性能を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T18:13:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。