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학술대회자료
저자정보
조수정 (서울대학교) 최기영 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2017년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2017.11
수록면
87 - 90 (4page)

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Neural networks(NNs) are becoming more popular in wide areas of RMS (recognition, mining, and Synthesis) applications. In general, NNs use a wide dynamic range of values during training, and thus many networks use 32-bit single precision floating point format, requiring more power consumption and chip area than the ones using fixed point format. In this paper, we evaluate how many bits can be reduced by using dynamic fixed point, compared to 32-bit floating point format. The result shows that a network using 19-bit (including sign bit) or wider dynamic fixed point representation attains almost the same accuracy as the one using 32-bit single precision floating point format.

목차

Abstract
I. 서론
II. 동적 고정 소수점
III. 구현 및 실험
IV. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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