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Robustesse des réseaux de neurones profonds aux défaillances mémoire

G. B. Hacene, F. Leduc-Primeau, A. B. Soussia, V. Gripon et F. Gagnon, "Robustesse des réseaux de neurones profonds aux défaillances mémoire," dans GRETSI, août 2019.

Les Réseaux de Neurones Profonds (RNPs) reposent sur un grand nombre de paramètres et de calculs, de sorte que leur implémentation matérielle sur des systèmes contraints en ressources représente un défi. Dans cet article, nous nous intéressons à la possibilité de réduire la tension d’alimentation des mémoires utilisées dans un tel système pour diminuer la consommation énergétique. Nous analysons la robustesse de certains RNPs aux conséquences de ces réductions, et proposons une solution pour maintenir un haut niveau de précision. Nos expériences montrent clairement l’intérêt d’un système opérant dans un régime défectueux afin de réduire la consommation d’énergie, sans entraîner des pertes en précision.

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Bibtex
@inproceedings{HacLedSouGriGag201908,
  author = {Ghouthi Boukli Hacene and Francois
Leduc-Primeau and Amal Ben Soussia and Vincent Gripon
and Francois Gagnon},
  title = {Robustesse des réseaux de neurones
profonds aux défaillances mémoire},
  booktitle = {GRETSI},
  year = {2019},
  month = {August},
}




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