Control Variate Approximation for DNN Accelerators

In this work, we introduce a control variate approximation technique for low error approximate Deep Neural Network (DNN) accelerators. The control variate technique is used in Monte Carlo methods to achieve variance reduction. Our approach significantly decreases the induced error due to approximate...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) s. 481 - 486
Hlavní autoři:	Zervakis, Georgios, Spantidi, Ourania, Anagnostopoulos, Iraklis, Amrouch, Hussam, Henkel, Jorg
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 05.12.2021
Témata:	Approximate Computing Arithmetic Circuits Control Variate Convolution Deep learning Deep Neural Networks Design automation Low Power MAC Array Mathematical analysis Monte Carlo methods
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!