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一种基于人工神经元网络的条件分支预测算法 被引量:3
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作者 张宇 潘国腾 谢伦国 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期101-103,共3页
针对人工神经元网络学习速度较慢的缺点,提出了改进学习算法的基于人工神经元网络的条件分支预测算法.基于SmpleScalar模拟器,用SPEC95基准程序对改进的方案进行了性能评估.模拟测试表明,在学习初期,相比传统人工神经元网络预测算法,改... 针对人工神经元网络学习速度较慢的缺点,提出了改进学习算法的基于人工神经元网络的条件分支预测算法.基于SmpleScalar模拟器,用SPEC95基准程序对改进的方案进行了性能评估.模拟测试表明,在学习初期,相比传统人工神经元网络预测算法,改进的分支预测算法能使预测失效率降低1%~2%,而在稳定期,可获得同等的预测精度. 展开更多
关键词 超标量微处理器 条件分支预测算法 人工神经元网络
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