Replication Data for: iMAD: An In-Memory Accelerator for AdderNet with Efficient 8-bit Addition and Subtraction Operations
收藏DataCite Commons2025-06-10 更新2025-04-16 收录
下载链接：
https://researchdata.ntu.edu.sg/citation?persistentId=doi:10.21979/N9/JNFW9P
下载链接
链接失效反馈官方服务：
资源简介：
The simulation code, experiment results, and graphs used in the GLSVLSI 2022 paper: iMAD: An In-Memory Accelerator for AdderNet with Efficient 8-bit Addition and Subtraction Operations
提供机构：
DR-NTU (Data)
创建时间：
2022-04-14
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集是GLSVLSI 2022论文“iMAD: An In-Memory Accelerator for AdderNet with Efficient 8-bit Addition and Subtraction Operations”的复制数据，包含模拟代码、实验结果和图表，用于研究基于加法神经网络（AdderNet）的内存计算加速器。数据集聚焦于计算机和信息科学领域，涉及高效的8位加法和减法操作，旨在支持内存计算技术的开发和验证。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
