Improving deep neural networks performance using approximate arithmetic and high level synthesis
Improving deep neural networks performance using approximate arithmetic and high level synthesis
Improving deep neural networks performance using approximate arithmetic and high level synthesis
نوع: Type: thesis
مقطع: Segment: masters
عنوان: Title: Improving deep neural networks performance using approximate arithmetic and high level synthesis
ارائه دهنده: Provider: somayehkiany
اساتید راهنما: Supervisors: Dr Hatam Abdoli
اساتید مشاور: Advisory Professors: Dr Muharram Mansoorizadeh
اساتید ممتحن یا داور: Examining professors or referees: Dr Mahdi Abbasi - Dr Dezfoulian Mir hossein
زمان و تاریخ ارائه: Time and date of presentation: 2022
مکان ارائه: Place of presentation: Amphitheater
چکیده: Abstract: Nowadays, machine learning and deep learning algorithms are widely used in various fields. Numerous methods have been proposed to solve the problems of speed and execution time of these algorithms, but, it has not been reached the conclusion that these algorithms can be executed at the right time yet. Since these algorithms are used in many fields of artificial intelligence such as machine vision, speech recognition, body recognition, etc. In this study we intend to improve their efficiency as well as energy efficiency by using approximate computing. In this dissertation, a new version of approximate computational methods to reduce runtime in neural network algorithms is presented. And we have reduced the high-level synthesis approach, sacrificing accuracy as much as possible when performing calculations. On the other hand, Neural networks have fault tolerance, so the implementation of computational algorithms does not have to be very precise. As a result, we want to design the computational accuracy to the extent required and not to damage the algorithm. The result is a smaller circuit, an increase in processing speed or operating frequency, and a reduction in circuit power consumption. The purpose of this dissertation is to investigate the effective factors in improving the speed and execution time of convolutional neural network algorithms in image processing. Convolution neural network is one of the best and most widely used networks in the field of image processing and classification. The results of this study can be used not only to improve convolution efficiency, but also in many applications and machine learning algorithms. The results are calculated using Google Kolb and Vivado high-level synthesis tools. This dissertation uses the ALWANN framework and the optimization algorithm for this work is NSGA-II, as well as evolutionary and genetic processing algorithms. It has also been used in the implementation of circuits and the neural network used in this research is ResNet. The results of this study show that with 82% accuracy of classification of images, the time of calculations, maximum latency of the multiplier circuit and power consumption compared to similar work, decreased by 2.5%, 33.5% and 41.93%, respectively
به اطلاع متقاضیان دکترای سال تحصیلی 1404-1403 رشته های مهندسی (مکانیک - کامپیوتر - برق - مواد - عمران - صنایع) دانشگاه بوعلی سینا می رساند، فهرست اساتید پذیرنده دانشکده مهندسی...
به اطلاع می رساند یک شرکت دانش بنیان در اصفهان نیازمند خدمات تحقیقاتی دانش آموختگان رشته های مواد و شیمی بوده و استخدام می کند. علاقمندان جهت کسب اطلاعات بیشتر و هماهنگی با شماره 03133879868 در...
به گزارش بسنا، مراسم افتتاحیه این پروژه با حضور محمدعلی زلفیگل وزیر علوم، تحقیقات و فناوری و دکتر علیرضا قاسمیفرزاد استاندار همدان، معاونان وزارتخانههای علوم و مسئولان استانی و ریاست...
دفتر هدایت استعدادهای درخشان دانشگاه بوعلیسینا فهرست اسامی دانشجویان برگزیده آموزشی پژوهشی پانزدهمین همایش سالانه دفتر هدایت استعدادهای درخشان سال ۱۴۰۲ را منتشر کرد. اسامی دانشجویان...
بهراد توتونچی دبیر انجمن علمی دانشجویی مهندسی عمران دانشگاه بوعلی سینا، در جلسه ای با حضور نمایندگان دانشگاه های سراسر کشور، با کسب اکثریت آرا انتخابات، به عنوان دبیر...
در هشتمین نشست از دوره یازدهم هیأت ممیزه دانشگاه بوعلیسینا، آقای دکتر علیرضا حاتمی دارای مدرک دکتری در رشته مهندسی برق با ر أ ی اعضاء از مرتبه...
بدینوسیله انتخاب آقای دکتر آرش فتاح الحسینی را به عنوان پژوهشگر برگزیده دانشگاه در گروه فنی و مهندسی به ایشان و خانواده علمی دانشکده مهندسی تبریک عرض نموده و از خداوند متعال...
بدینوسیله انتخاب دو تن از دانشجویان دانشکده مهندسی مهندس راضیه چهارمحالی در مقطع دکتری رشته مهندسی مواد شاخه خوردگی و مهندسی سطح و مهندس امین نظری در مقطع...
بدینوسیله انتخاب سه عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقایان دکتر جواد بهنامیان ، دکتر حسن علم خواه و دکتر محسن گودرزی در...
براساس اطلاعات پایگاه شاخصهای اساسی علم (ESI)، حضوردکتر محمد حسن مرادی از گروه مهندسی برق دانشکده مهندسی در زمره پژوهشگران پراستناد یک درصد برتر دنیا استمرار پیدا کرد. ...
بدینوسیله انتخاب اعضا محترم هیات علمی سرکار خانم دکتر سموئی (گروه مهندسی صنایع)، جناب آقایان دکتر بابائی (گروه مهندسی عمران)، دکتر حاتمی (گروه مهندسی برق)، دکتر ختن لو (گروه مهندسی...
بدینوسیله انتخاب چهار عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقای دکتر جواد بهنامیان از گروه مهندسی صنایع به عنوان پژوهشگر اول برگزیده، جناب آقای دکتر حسن علم خواه از گروه...
به گزارش بسنا و به نقل از سازمان سنجش، آزمون مرحله نهایی بیست و هشتمین دوره المپیاد علمی دانشجویی کشور با حضور نفرات برگزیده آزمون کارشناسی ارشد (متمرکز) و آزمون غیرمتمرکز المپیاد در دانشگاههای...
به اطلاع دانشجویان محترم می رساند سایت کامپیوتر کارشناسی دانشکده مهندسی به دلیل انجام ثبت نام دانشجویان کارشناسی ورودی 1402 از شنبه 1402/7/22 به مدت یک هفته تعطیل می باشد.
به گزارش بسنا و به نقل از معاونت علمی فناوری ریاست جمهوری، در هشتمین دوره تجلیل از سرآمدان علمی کشور در سال ۱۴۰۲ که با حضور معاون علمی و فناوری و اقتصاد دانشبنیان رئیسجمهور و وزیر علوم...
به اطلاع دانشجویان ورودی جدید تحصیلات تکمیلی (ارشد و دکترا) می رساند، یکشنبه 23 مهر ساعت 11 الی 13 در محل آمفی تئاتر دانشکده مهندسی جلسه معارفه با هیات رییسه دانشکده برگزار می شود. ...
بر اساس اطلاعات جدید نمایه استنادی معتبر scopus ۲۰۲۳، با بررسی مقالات مربوط به ۲۰۲۲، 4 عضو هیات علمی و 1 دانش آموخته دانشکده مهندسی و با بررسی کل مقالات مربوط به سال های مختلف، 1 نفر از اعضای هیات...
نظر به مراتب تعهد، تخصص و تجارب ارزشمند جناب آقای دکتر حسن علم خواه و بنا به پیشنهاد رئیس دانشکده مهندسی، به موجب ابلاغی ایشان با حفظ سمت آموزشی به مدت 2 سال به عنوان...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر امیرسامان خیرخواه به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی صنایع منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر صالح رازینی به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی برق منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب ارزنده...