RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование»

Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2020, том 13, выпуск 1, страницы 118–128 (Mi vyuru535)

Special aspects of matrix operation implementations for low-precision neural network model on the Elbrus platform
E. E. Limonova, M. I. Neiman-zade, V. L. Arlazarov

Список литературы

1. Е.Е. Лимонова, Н.А. Бочаров, Н.Б. Парамонов, Д.С. Богданов, В.В. Арлазаров, О.А. Славин, Д.П. Николаев, “Оценка быстродействия системы распознавания на VLIW архитектуре на примере платформы Эльбрус”, Программирование, 2019, № 1, 15–21  mathscinet [Limonova E. E., Bocharov N. A., Paramonov N. B., Bogdanov D. S., Arlazarov V. V., Slavin O. A., Nikolaev D. P., “Recognition System Efficiency Evaluation on VLIW Architecture on the Example of Elbrus Platform”, Programming and Computer Software, 45:1 (2019), 15–21  crossref]
2. Bulatov K. B., Arlazarov V. V., Chernov T. S., Slavin O. A., Nikolaev D. P., “Smart IDReader: Document Recognition in Video Stream”, 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) (9–12 November, Kyoto, 2017), 39–44  crossref  mathscinet  zmath  scopus
3. A. Lynchenko, A. Sheshkus, V.L. Arlazarov, “Document Image Recognition Algorithm Based on Similarity Metric Robust to Projective Distortions for Mobile Devices”, International Conference on Machine Vision (ICMV 2018) (1–3 November, Munich, 2018), Proc. SPIE, 11041, 2019, 110411K, 7 pp.  crossref  scopus
4. N. Islam, Z. Islam, N. Noor, “A Survey on Optical Character Recognition System”, Journal of Information and Communication Technology, 10:2 (2016), 18302720, 11 pp.  crossref  scopus
5. Ю.А. Болотова, В.Г. Спицын, М.Н. Рудометкина, “Распознавание автомобильных номеров на основе метода связных компонент и иерархической временной сети”, Компьютерная оптика, 39:2 (2015), 275–280 [Bolotova Y. U., Spitsyn V. G., Rudometkina M. N., “License Plate Recognition Algorithm on the Basis of a Connected Components Method and a Hierarchical Temporal Memory Model”, Computer Optics, 39:2 (2015), 275–280  crossref]
6. E.E. Limonova, A.V. Sheshkus, A.A. Ivanova, D.P. Nikolaev, “Convolutional Neural Network Structure Transformations for Complexity Reduction and Speed Improvement”, Pattern Recognition and Image Analysis, 28:1 (2018), 24–33  crossref  scopus
7. J. Johnson, Rethinking Floating Point for Deep Learning, 2018, arXiv: 1811.01721 (accessed 01.10.2019)
8. Aojun Zhou, Anbang Yao, Yiwen Guo, Lin Xu, Yurong Chen, Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNS with Low-Precision Weights, 2017, arXiv: 1702.03044 (accessed 01.10.2019)
9. Low-Precision Matrix Multiplication, https://github.com/google/gemmlowp (accessed 01.10.2019)
10. QNNPACK: Open Source Library for Optimized Mobile Deep Learning, https://code.fb.com/ml-applications/qnnpack (accessed 01.10.2019)
11. Y. Choukroun, E. Kravchik, P. Kisilev, Low-Bit Quantization of Neural Networks for Efficient Inference, arXiv: 1902.06822 (accessed 01.10.2019)
12. Н.Л. Прохоров, А.К. Ким, Г.А. Егоров, “К 60-летию Института электронных управляющих машин им. И.С. Брука”, Информационные технологии и вычислительные системы, 2018, № 3, 1–13  zmath [Prokhorov N. L., Kim A. K., Egorov G. A., “To the 60th Anniversary of the I. S. Brook Institute of Electronic Control Computers”, Journal of Information Technologies and Computing Systems, 2018, no. 3, 1–13  crossref]
13. A. Krizhevsky, I. Sutskever I., G.E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”, Communications of the ACM, 60:6 (2017), 84–90  crossref  mathscinet  scopus
14. A. Toshev, C. Szegedy, “Deeppose: Human Pose Estimation Via Deep Neural Networks”, IIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (17–19 June, Washington, 2014), 1653–1660  crossref  scopus
15. C. Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, A. Rabinovic, “Going Deeper with Convolutions”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (7–12 June, Boston, 2015), 1–9  crossref  zmath  scopus
16. P. Bashivan, I. Rish, M. Yeasin, N. Codella, Learning Representations from EEG with Deep Recurrent-Convolutional Neural Networks, 2015, arXiv: 1511.06448 (accessed 01.10.2019)
17. S. Brahimi, N.B. Aoun, C.B. Amar, “Very Deep Recurrent Convolutional Neural Network for Object Recognition”, International Conference on Machine Vision (18–20 November, Nice, 2017), Proc. SPIE, 10341, 1034107
18. K. Chellapilla, S. Puri, P. Simard, “High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing”, Tenth International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition (23–26 October, La Baule, 2006), 1237–1242
19. А.К. Ким, В.И. Перекатов, С.Г. Ермаков, Микропроцессоры и вычислительные комплексы семейства Эльбрус, Питер, СПб., 2013 [Kim A. K., Perekatov V. I., Ermakov S. G., Microprocessors and Computing Systems of the Elbrus Family, Piter, Saint-Petersburg, 2013 (in Russian)]
20. П.А. Ишин, В.Е. Логинов, П.П. Васильев, “Ускорение вычислений с использованием высокопроизводительных математических и мультимедийных библиотек для архитектуры Эльбрус”, Вестник воздушно-космической обороны, 2015, № 4(8), 64–68 [Ishin P. A., Loginov V. E., Vasilyev P. P., “Acceleration of Computations Using High-Performance Mathematical and Multimedia Libraries for the Architecture of Elbrus”, Bulletin of Aerospace Defense, 2015, no. 4 (8), 64–68 (in Russian)]
21. E.E. Limonova, N.S. Skoryukina, M.I. Neyman-zade, “Fast Hamming Distance Computation for 2D Art Recognition on VLIW-Architecture in Case of Elbrus Platform”, International Conference on Machine Vision (16–18 November, Amsterdam, 2019), Proc. SPIE, 11041, 2019, 110411, 10 pp.  crossref  scopus
22. K. Goto, R.A. Geijn, “Anatomy of High-Performance Matrix Multiplication”, Transactions on Mathematical Software, 34:3 (2008), 12  crossref  mathscinet  zmath  scopus


© МИАН, 2025