portada Number Systems for Deep Neural Network Architectures (en Inglés)

Number Systems for Deep Neural Network Architectures (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Inglés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Dura

Dimensiones

24.4x17x1.2 cm

Peso

0.39 kg.

ISBN13

9783031381324

Categorías

Matemáticas aplicadas
Electrónica: circuitos y componentes
Arquitectura y diseño lógico de ordenadores

Number Systems for Deep Neural Network Architectures (en Inglés)

Hani Saleh (Autor) · Ghada Alsuhli (Autor) · Vasilis Sakellariou (Autor) · Springer · Tapa Dura

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Reseña del libro "Number Systems for Deep Neural Network Architectures (en Inglés)"

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.