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Publications associées (3)

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Error Tolerance Analysis of Deep Learning Hardware Using a Restricted Boltzmann Machine Toward Low-Power Memory Implementation

Alexandre Schmid, Takao Marukame, Kodai Ueyoshi

Remarkable hardware robustness of deep learning (DL) is revealed by error injection analyses performed using a custom hardware model implementing parallelized restricted Boltzmann machines (RBMs). RBMs in deep belief networks demonstrate robustness against ...

Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc2017

Memory-error tolerance of Scalable and Highly Parallel Architecture for Restricted Boltzmann Machines in Deep Belief Network

Alexandre Schmid, Takao Marukame, Kodai Ueyoshi

A key aspect of constructing highly scalable Deep-learning microelectronic systems is to implement fault tolerance in the learning sequence. Error-injection analyses for memory is performed using a custom hardware model implementing parallelized restricted ...

Ieee2016

Bit-flipping LDPC under noise conditions and its application to Physically Unclonable Functions

Alexandre Schmid, Takao Marukame

A low-density parity check (LDPC) circuit and its properties as a post-processor is proposed for physically unclonable functions (PUFs) applications. PUFs can be realized using process variations or signal noises in SRAM or other PUF circuits, whereas the ...

Ieee2016