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pro vyhledávání: '"Kummer, Lorenz"'
Prior attacks on graph neural networks have mostly focused on graph poisoning and evasion, neglecting the network's weights and biases. Traditional weight-based fault injection attacks, such as bit flip attacks used for convolutional neural networks,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.01205
Autor:
Kummer, Lorenz, Sidak, Kevin
Compartmental models are a tool commonly used in epidemiology for the mathematical modelling of the spread of infectious diseases, with their most popular representative being the Susceptible-Infected-Removed (SIR) model and its derivatives. However,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.08481
Autor:
Kummer, Lorenz
Training and inference in deep neural networks (DNNs) has, due to a steady increase in architectural complexity and data set size, lead to the development of strategies for reducing time and space requirements of DNN training and inference, which is
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.10066
Quantization is a technique for reducing deep neural networks (DNNs) training and inference times, which is crucial for training in resource constrained environments or applications where inference is time critical. State-of-the-art (SOTA) quantizati
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.13490
Autor:
Kummer, Lorenz.
Publikováno v:
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Zugl.: Diss. Rechts- u. wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Universität Bern, 1995.
Erscheint unter gleichem Titel als Bd. 3 der Schriftenreihe "Berner Studien zur Politikwissenschaft"
Erscheint unter gleichem Titel als Bd. 3 der Schriftenreihe "Berner Studien zur Politikwissenschaft"
Externí odkaz:
http://www.ub.unibe.ch/content/bibliotheken_sammlungen/sondersammlungen/dissen_bestellformular/index_ger.html
Autor:
Kummer, Lorenz
Die kontinuierliche Zunahme der architektonischen Komplexität von Deep Neural Networks (DNNs) sowie der Druck auf DNN-Anwendungen, eine immer größere Datenmenge sowie immer komplexere Probleme zu bewältigen, hat zu einer Nachfrage nach Ansätzen
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::400348f4544325b70de69e0ef30ee46a