Wydział Elektryczny PB

Binaryzacja wag sieci neuronowych jako nowy kierunek optymalizacji

11.2025 05

mgr inż. Mateusz Sewioło

KAiR, WE-224, 10:15

Sieci neuronowe znajdują swoje zastosowanie w coraz to większej liczbie urządzeń, zarówno tych użytku codziennego jak i specjalistycznych. Ma to jednak swoje konsekwencje w postaci konieczności zastosowania odpowiednio wydajnego mikrokontrolera zdolnego do obliczania funkcji sztucznej inteligencji (SI) w żądanym czasie lub uzależnia takie urządzenie od dostępu do Internetu, jeżeli korzysta z funkcji SI uruchomionych zdalnie. Dzięki odpowiednim technikom optymalizacji sieci neuronowych, możliwe jest uruchamianie bardziej zaawansowanych metod SI, niż te układy byłyby zdolne uruchomić bez pomocy Internetu dzięki czemu można zwiększyć funkcjonalność urządzenia bez wzrostu jego kosztu. Jedną z takich metod jest binaryzacja wag sieci neuronowej, która przy odpowiedniej implementacji jest w stanie drastycznie zmniejszyć jej zapotrzebowanie na zasoby sprzętowe.


× W ramach naszego serwisu www stosujemy pliki cookies zapisywane na urządzeniu użytkownika w celu dostosowania zachowania serwisu do indywidualnych preferencji użytkownika oraz w celach statystycznych.
Użytkownik ma możliwość samodzielnej zmiany ustawień dotyczących cookies w swojej przeglądarce internetowej.
Więcej informacji można znaleźć w Polityce Prywatności
Korzystając ze strony wyrażają Państwo zgodę na używanie plików cookies, zgodnie z ustawieniami przeglądarki.
Akceptuję Politykę prywatności i wykorzystania plików cookies w serwisie.