Deep Convolutional Network: an Event-based approach

Publikation: Konferenzband/Beitrag in Buch/BerichtKonferenzartikelBegutachtung

Abstract

In this paper, we propose a methodology to incrementally compute a convolutional layer of a neural network based on events, and an architecture that can efficiently implement it. In order to illustrate the approach, we present an application example, where we train a traditional DNN based on a LeNet architecture using a traffic signs dataset and then, we replace the first convolutional layer with our event based approach.
OriginalspracheEnglisch
Titel2021 Argentine Conference on Electronics - Congreso Argentino de Electronica 2021, CAE 2021
Herausgeber (Verlag)IEEE Computer Society
Seiten50-54
Seitenumfang5
ISBN (Print)9781728175799
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 12 März 2021
Veranstaltung2021 Argentine Conference on Electronics (CAE) - Bahia Blanca, Argentina
Dauer: 11 März 202112 März 2021

Publikationsreihe

Name2021 Argentine Conference on Electronics - Congreso Argentino de Electronica 2021, CAE 2021

Konferenz

Konferenz2021 Argentine Conference on Electronics (CAE)
Zeitraum11/03/2112/03/21

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Deep Convolutional Network: an Event-based approach“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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