메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
홍언표 (국방과학연구소) 최강아 (국방과학연구소) 주지훈 (국방과학연구소)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,768 - 1,771 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper presents both 1×1 and 3×3 convolution accelerators for convolutional neural networks. Both the 1×1 convolution accelerator and the 3×3 convolution accelerator process 16 input channels and 1 output channel per unit time. The 1×1 convolution accelerator processes 18 pixels, while the 3×3 convolution accelerator processes 2 pixels. These two accelerators are designed with an identical structure, allowing the simultaneous utilization of multipliers and adders. The designed convolution accelerator utilizes a total of 288 multipliers and 286 adders, along with 2W+9 registers for the width W of the feature map.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 설계 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0