Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Bit-Parallel Deterministic Stochastic Multiplier

論文の概要: A Bit-Parallel Deterministic Stochastic Multiplier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08324v1
Date: Tue, 14 Feb 2023 13:40:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-17 13:38:57.455486
Title: A Bit-Parallel Deterministic Stochastic Multiplier
Title（参考訳）: ビット並列決定論的確率乗算器
Authors: Sairam Sri Vatsavai and Ishan Thakkar
Abstract要約: 本稿では,従来の3つの乗算器と比較して,計算誤差を32.2%改善しつつ,領域エネルギーレイテンシを最大10.6$times$10$4$に改善する,新しいビット並列決定性乗算器を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a novel bit-parallel deterministic stochastic multiplier, which improves the area-energy-latency product by up to 10.6$\times$10$^4$, while improving the computational error by 32.2\%, compared to three prior stochastic multipliers.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 従来の3つの確率乗算器と比較して, 計算誤差を32.2倍に改善しつつ, 10.6$\times$10$^4$まで向上する新しいビット並列決定確率乗算器を提案する。

関連論文リスト

Stability and Generalization for Stochastic Recursive Momentum-based Algorithms for (Strongly-)Convex One to $K$-Level Stochastic Optimizations [20.809499420384256]
STORMベースのアルゴリズムは、K$レベル(K geq 3$)の最適化問題を解決するために広く開発されている。本稿では,STORMに基づく3つの代表的なアルゴリズムを包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-07T07:07:04Z)
Fast Nonlinear Two-Time-Scale Stochastic Approximation: Achieving $O(1/k)$ Finite-Sample Complexity [2.5382095320488665]
本稿では,2つの結合非線形作用素の根を探すために,2時間スケールのモノトン近似の新しい変種を開発することを提案する。私たちのキーとなるアイデアは、古典的なRuppert-Polyak平均化技術を活用して、それらのサンプルを通して演算子を動的に推定することです。これらの平均ステップの見積値は、望まれる解を見つけるために、2時間スケールの近似更新で使用される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-23T13:44:15Z)
Gaussian Process Regression for Maximum Entropy Distribution [0.0]
与えられたモーメントの集合の写像としてラグランジュ乗算器を近似するガウス事前の適合性について検討する。考案したデータ駆動型最大エントロピー閉包の性能を,2つのテストケースで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-11T14:26:29Z)
Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized Extragradient Methods [75.34939761152587]
2つの分布間の最適な輸送距離の効率的な計算は、様々な応用を促進するアルゴリズムとして機能する。本稿では,$varepsilon$加法精度で最適な輸送を計算できるスケーラブルな一階最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-30T15:46:39Z)
Stochastic Variable Metric Proximal Gradient with variance reduction for non-convex composite optimization [0.0]
3P-SP-IDERは、有限和非逆ロジスティック方程式を解くために設計された新しいアルゴリズムである。我々は, 3P-SP-IDER が事前条件付きを拡張し, ケースフォワード演算子へのインクリメンタル最大化アルゴリズムをクローズド形式で計算できないことを示す。また、3P-SP-IDERの設計パラメータがランダムな効果を持つ回帰モデルにおける推論に果たす役割についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:49:48Z)
Statistical Inference of Constrained Stochastic Optimization via Sketched Sequential Quadratic Programming [53.63469275932989]
制約付き非線形最適化問題のオンライン統計的推測を考察する。これらの問題を解決するために、逐次二次計画法(StoSQP)を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-27T00:34:03Z)
A Stochastic Newton Algorithm for Distributed Convex Optimization [62.20732134991661]
均質な分散凸最適化のためのNewtonアルゴリズムを解析し、各マシンが同じ人口目標の勾配を計算する。提案手法は,既存の手法と比較して,性能を損なうことなく,必要な通信ラウンドの数,頻度を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-07T17:51:10Z)
Momentum Accelerates the Convergence of Stochastic AUPRC Maximization [80.8226518642952]
高精度リコール曲線(AUPRC)に基づく領域の最適化について検討し,不均衡なタスクに広く利用されている。我々は、$O (1/epsilon4)$のより優れた反復による、$epsilon$定常解を見つけるための新しい運動量法を開発する。また,O(1/epsilon4)$と同じ複雑さを持つ適応手法の新たなファミリを設計し,実際により高速な収束を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-02T16:21:52Z)
A stochastic linearized proximal method of multipliers for convex stochastic optimization with expectation constraints [8.133190610747974]
計算可能近似型アルゴリズム,すなわち乗算器の線形化近近凸法を提案する。予備的な数値計算の結果は,提案アルゴリズムの性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-22T07:24:17Z)
Robust, Accurate Stochastic Optimization for Variational Inference [68.83746081733464]
また, 共通最適化手法は, 問題が適度に大きい場合, 変分近似の精度が低下することを示した。これらの結果から,基礎となるアルゴリズムをマルコフ連鎖の生成とみなして,より堅牢で正確な最適化フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-01T19:12:11Z)
SURF: A Simple, Universal, Robust, Fast Distribution Learning Algorithm [64.13217062232874]
SURFは分布を断片的に近似するアルゴリズムである。実験では最先端のアルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-22T01:03:33Z)

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。