Bewertung der Rechenkomplexität von Neuralen Netzwerk-Anwendungen in der Signalverarbeitung

Conceptos Básicos

Effiziente Reduzierung der Rechenkomplexität von Neuralen Netzwerk-Equalizern für Echtzeit-Signalverarbeitung.

Resumen

Das Papier behandelt die Herausforderung der effizienten Implementierung von Neuralen Netzwerk-Equalizern für die Echtzeit-Signalverarbeitung. Es bietet einen systematischen Ansatz zur Gestaltung und Bewertung von Equalizern mit niedriger Komplexität in drei Phasen: Training, Inferenz und Hardware-Synthese. Es werden Methoden zur Reduzierung der Komplexität in jeder Phase vorgestellt und die Beziehung zwischen Komplexität und spezifischen Architekturen und Hyperparametern von Neuralen Netzwerken aufgezeigt. Das Ziel ist es, die Schätzung und Optimierung der Rechenkomplexität für Neural Networks in der Echtzeit-Signalverarbeitung zu standardisieren.

Struktur:

• Einführung zu Neuralen Netzwerken in der Signalverarbeitung
• Komplexitätsreduktion in Training, Inferenz und Hardware-Synthese
• Metriken zur Bewertung der Komplexität in Training und Inferenz
• Mathematische Komplexitätsformulierung für verschiedene NN-Typen

Estadísticas

RMDense = nnni
BOPMul = nn * nibwbi + (ni - 1)(bw + bi + ⌈log2(ni)⌉)
BOPBias ≈ nn(bw + bi + ⌈log2(ni)⌉)

Citas

"Unser Ansatz zielt darauf ab, die Schätzung und Optimierung der Rechenkomplexität für Neural Networks in der Echtzeit-Signalverarbeitung zu standardisieren."

Ideas clave extraídas de

Computational Complexity Evaluation of Neural Network Applications in Signal Processing

by Pedro Freire... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2206.12191.pdf

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