Zobrazeno 1 - 10
of 9 722
pro vyhledávání: '"Reduced precision"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Enabling On-Device Learning (ODL) for Ultra-Low-Power Micro-Controller Units (MCUs) is a key step for post-deployment adaptation and fine-tuning of Deep Neural Network (DNN) models in future TinyML applications. This paper tackles this challenge by i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.19167
The acceleration of deep-learning kernels in hardware relies on matrix multiplications that are executed efficiently on Systolic Arrays (SA). To effectively trade off deep-learning training/inference quality with hardware cost, SA accelerators employ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.01668
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Digital Presentation and Preservation of Cultural and Scientific Heritage, Vol 14 (2024)
The power of logarithmic quantizations and computations has been recognized as a useful tool in optimizing the performance of large ML models. There are plenty of applications of ML techniques in digital preservation. The accuracy of computations may
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d04cdf358bca404ea76229693ab761f8
Convolution is one of the fundamental operations of deep neural networks with demanding matrix computation. In a graphic processing unit (GPU), Tensor Core is a specialized matrix processing hardware equipped with reduced-precision matrix-multiply-ac
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.06819
Publikováno v:
Heliyon, Vol 10, Iss 14, Pp e34261- (2024)
Recent results suggest that autistic individuals exhibit reduced accuracy compared to non-autistic peers in temporally coordinating their actions with predictable external cues, e.g., synchronizing finger taps to an auditory metronome. However, it is
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aa684668173d4cff87eea265137b0836
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Rehm, Florian, Vallecorsa, Sofia, Saletore, Vikram, Pabst, Hans, Chaibi, Adel, Codreanu, Valeriu, Borras, Kerstin, Krücker, Dirk
Publikováno v:
ICPRAM 2021
Deep learning is finding its way into high energy physics by replacing traditional Monte Carlo simulations. However, deep learning still requires an excessive amount of computational resources. A promising approach to make deep learning more efficien
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.10142
Publikováno v:
Philosophical Transactions: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2020 Mar 01. 378(2166), 1-22.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26917446