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[2019年IEEE第十区人道主义技术会议(R10-HTC) - 印度尼西亚西爪哇省德波(2019.11.12-2019.11.14)] 2019 IEEE第十区人道主义技术会议(R10-HTC)(47129) - 面向残疾人的眼动控制沉浸式视频导航系统

DOI：10.1109/r10-htc47129.2019.9042470 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 当前神经网络因其在识别、分类、回归和预测等多种实际计算任务中的优异表现而广受赞誉，但针对其计算挑战的规?；芄谷戳攘任藜浮１疚慕樯芰艘恢置嫦虻凸母咝阅苌杓频氖录蜕窬缂铀倨鱉initaur。作为基于现场可编程门阵列的系统，它既能集成至现有机器人设备，也可为CPU分担高负载神经网络计算任务。本版本实现了脉冲深度网络，在1.5瓦功耗下达到每秒1900万次突触后电流处理能力，单板支持多达6.5万个神经元。该系统在MNIST手写数字分类任务中达到92%准确率，在20类新闻组分类数据集上实现71%准确率。其事件驱动特性支持在准确率与延迟之间进行动态权衡。
作者： Daniel Neil，Shih-Chii Liu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

介绍Minitaur——一款专为低功耗、高性能设计的事件驱动神经网络加速器，可集成至现有机器人系统，或从CPU卸载计算密集型神经网络任务。

研究成果

Minitaur作为一款低功耗、高性能的脉冲神经网络加速器展现出显著潜力，在MNIST数据集上达到92%准确率，在新闻组数据集上达到71%。其事件驱动特性使计算效率与网络活动成正比，适用于实时应用。未来工作可聚焦于改进基于LIF脉冲系统的训练方法及探索基于事件的机器学习。

研究不足

系统的性能受限于内存带宽和权重表示的精度。未来版本可以通过采用降低精度的训练范式来更好地平衡权重与较低精度的表示。

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