Accelerating Bayesian Neural Networks on Low-Power Edge RISC-V Processors
DOI:
https://doi.org/10.26754/jjii3a.202410671Abstract
La fiabilidad es un aspecto crítico en las predicciones de inteligencia artificial no cubierto por la mayoría de redes neuronales. Al contrario, las redes neuronales bayesianas (BNN) ofrecen una solución permitiendo calcular métricas de incertidumbre junto a sus predicciones, a cambio de aumentar el coste de la inferencia. Este trabajo optimiza dicho proceso desarrollando una extensión personalizada de bajo coste y consumo para la arquitectura RISC-V.
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Published
2024-07-17
How to Cite
Pérez Pedrajas, S., Resano Ezcaray, J., & Suárez Gracia, D. (2024). Accelerating Bayesian Neural Networks on Low-Power Edge RISC-V Processors. Jornada De Jóvenes Investigadores Del I3A, 12. https://doi.org/10.26754/jjii3a.202410671
Issue
Section
Artículos (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones)
License
Copyright (c) 2024 Samuel Pérez Pedrajas, Javier Resano Ezcaray, Dario Suárez Gracia
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.