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@MISC{Fieres_low-precisionanalog,
author = {Johannes Fieres and Prof Dr and Karlheinz Meier},
title = {LOW-PRECISION ANALOG COMPUTING ARRAYS Referees:},
year = {}
}
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Abstract
muss allerdings aufgrund unvermeidlicher Produktionsschwankungen und analogen Rauschens auf die Präzision digitaler Rechner verzichtet werden. Künstliche neuronale Netzwerke sind hinsichtlich einer Realisierung in paralleler, analoger Elektronik gut geeignet. Erstens zeigen sie immanente Parallelität und zweitens können sie sich durch Training an eventuelle Hardwarefehler anpassen. Diese Dissertation untersucht die Implementierbarkeit eines neuronalen Faltungsnetzwerkes zur Bilderkennung auf einem massiv parallelen Niedrigleistungs-Hardwaresystem. Das betrachtete, gemischt analog-digitale, Hardwaremodell realisiert einfache Schwellwertneuronen. Geeignete gradientenfreie Trainingsalgorithmen, die Elemente der Selbstorganisation und des überwachten Lernens verbinden, werden entwickelt und an zwei Testproblemen (handschrifltiche Ziffern (MNIST) und Verkehrszeichen) erprobt. In Softwaresimulationen wird das Verhalten der Methode unter verschiedenen Arten von Rechenfehlern untersucht. Durch die Einbeziehung der Hardware in die Trainingsschleife können selbst schwere Rechenfehler, ohne dass diese quantifiziert werden müssen, implizit ausgeglichen werden. Nicht zuletzt werden die entwickelten Netzwerke und Trainingstechniken auf einem existierenden Prototyp-Chip überprüft.
Keyphrases
low-precision analog computing array referee analoger elektronik gut geeignet nicht zuletzt werden die diese dissertation untersucht die implementierbarkeit zwei testproblemen geeignete gradientenfreie trainingsalgorithmen einem massiv nnen sie sich durch einfache schwellwertneuronen lernens verbinden da betrachtete durch die einbeziehung der hardware werden entwickelt handschrifltiche ziffern eventuelle hardwarefehler anpassen die trainingsschleife nnen selbst implizit ausgeglichen werden faltungsnetzwerkes zur bilderkennung mus allerdings softwaresimulationen wird da verhalten
