论文提出用无线电混频器运行卷积神经网络
原文标题：Radio-Frequency Convolutional Neural Networks
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论文提出射频卷积神经网络（RF-CNN），利用无线电台中已有的频率混频器在频域原生执行卷积，从而复用现有通信硬件进行 CNN 推理。实验表明其可运行多达 2640 万参数、九层的深度 CNN，覆盖无线信号与图像分类及可控图像生成，性能接近全精度。由于权重通过空中传输且模拟硬件与通信共享，每次乘加能耗低至 0.72 飞焦，比额外数字处理器低两个数量级。
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用无线电台现成混频器跑CNN，2640万参数九层，每次乘加仅0.72飞焦
- •RF-CNN把多通道卷积映射到频点，由无源混频器单次完成，复用通信硬件
- •实验规模达2640万参数、九层，覆盖无线信号与图像分类及可控图像生成
- •性能接近全精度，权重经空中传输，边缘端只耗数据准备与读出能量
- •0.72飞焦/乘加，比额外加数字处理器低两个数量级
为什么重要：若成立，边缘AI可不再新增算力硬件，直接借用已部署的无线基础设施，对手机、可穿戴、无人机的SWaP-C约束是结构性利好。
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