کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865588 | 679059 | 2015 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Optimal resource usage in ultra-low-power sensor interfaces through context- and resource-cost-aware machine learning
ترجمه فارسی عنوان
استفاده بهینه از منابع در رابط های سنسور فوق العاده کم قدرت از طریق یادگیری ماشین حساب های مبتنی بر منابع و هزینه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی هزینه های آگاه منبع، یادگیری ماشین آگاهانه رابط سنسور کم قدرت مدارات سازگار، طبقه بندی قدرت محدود
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper introduces an approach that combines machine learning and adaptive hardware to improve the efficiency of ultra-low-power sensor interfaces. Adaptive feature extraction circuits are assisted by hardware embedded training to dynamically activate only the most relevant features. This selection is done in a context- and power cost-aware manner, through modification of the C4.5 algorithm. As proof-of-principle, a Voice Activity Detector illustrates the context-dependent relevance of features, demonstrating average circuit power savings of 70%, without accuracy loss. The RECAS database developed for experimenting with this context- and dynamic resource-cost-aware training is presented and made open-source for the research community.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 236-245
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 236-245
نویسندگان
Steven Lauwereins, Komail Badami, Wannes Meert, Marian Verhelst,