Detail publikace
Hardware-Aware Evolutionary Approaches to Deep Neural Networks
Mrázek Vojtěch, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Piňos Michal, Ing. (UPSY FIT VUT)
Tato kapitola podává přehled metod založených na evolučních algoritmech (EA), které se používají při návrhu efektivních implementací hlubokých neuronových sítí (DNN). Představujeme různé hardwarové platformy pro akceleraci DNN vyvinuté zejména pro energeticky úsporné výpočty ve vestavných zařízeních. Kromě evoluční optimalizace jednotlivých komponent DNN popíšeme i metody automatizovaného evolučního návrhu určené k přímému návrhu vysoce optimalizovaných architektur DNN pro danou hardwarovou platformu. Důraz bude kladen na techniky, které souběžně optimalizují hardwarové platformy a architektury neuronových sítí s cílem vylepšit kompromis mezi přesností výpočtu a energií nutnou pro inferenci. Případové studie budou věnovány především automatizovanému návrhu DNN pro klasifikaci obrazu. Na závěr budou diskutovány otevřené výzvy této populární oblasti výzkumu.
@INBOOK{FITPUB13010, author = "Luk\'{a}\v{s} Sekanina and Vojt\v{e}ch Mr\'{a}zek and Michal Pi\v{n}os", title = "Hardware-Aware Evolutionary Approaches to Deep Neural Networks", pages = "367--396", booktitle = "Handbook of Evolutionary Machine Learning", series = "Genetic and Evolutionary Computation", year = 2023, location = "Singapore, SG", publisher = "Springer Nature Singapore", ISBN = "978-981-9938-13-1", doi = "10.1007/978-981-99-3814-8\_12", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/13010" }