@misc{Dom2020,Author = {Domenik Helms, Gregor Schiele, Moritz Könnecke},Title = {Patent: LUTnet – Vorrichtung zur rechnergestützten Klassifikation von Sensordaten unter Verwendung einer trainierten neuronalen Netzstruktur (LUTnet - Device for computer-aided classification of sensor data using a trained neural network structure)},Year = {2020},Doi = {AZ 102020209254.0},type = {misc},Abstract = {Im Gegensatz zur Umsetzung klassischer Algorithmen sind neuronale Netze sehr rechenintensiv: Jede einzelne Anwendung kostet entweder viel Zeit oder beschäftigt viele Hardwarekomponenten gleichzeitig und benötigt in beiden Fällen entsprechend viel Energie. Im Patenth wird daher ein Verfahren beschrieben, welches durch extreme Reduktion der Bitbreite die Hardwareressourcen eines FPGA (field programmable gate array) derart effizient nutzt, dass nur wenige Takte pro Auswertung benötigt werden, jede einzelne Auswertung also schnell und energiearm abläuft. Im Gegensatz zu anderen Arbeiten bleibt bei der erfindungsgemäßen Methode die dann noch erzielbare Genauigkeit des neuronalen Netzes höher, da nur Ein- und Ausgangsparameter, nicht aber die Gewichts- und Biasparameter in der Bitbreite reduziert werden müssen. }}@COMMENT{Bibtex file generated on }