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11806.11547.pdf
https://arxiv.org/pdf/1806.11547.pdf
vor 6 Jahren von @loroch
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FPGA
cnn
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11807.00962.pdf
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vor 6 Jahren von @loroch
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cnn
memristor
neuromorphic
cnnmemristorneuromorphic
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1The Challenge of Multi-Operand Adders in CNNs on FPGAs
https://arxiv.org/pdf/1807.00217.pdf
vor 6 Jahren von @loroch
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approximate
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architecture
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1Seismic waveform classification and first-break picking using convolution neural networks
http://eprints.whiterose.ac.uk/127030/1/manu_cnn.pdf
vor 6 Jahren von @jk_itwm
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seismic
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1Research Blog: Using Machine Learning to Discover Neural Network Optimizers
https://research.googleblog.com/2018/03/using-machine-learning-to-discover.html
vor 6 Jahren von @jk_itwm
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2Unsupervised Label Noise Modeling and Loss Correction.
E. Arazo, D. Ortego, P. Albert, N. O'Connor, und K. McGuinness. ICML, Volume 97 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 312-321. PMLR, (2019)
vor 5 Jahren von @hoka
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CIFAR10
Unsupervised
CIFAR100
CIFAR10UnsupervisedCIFAR100
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3Large scale distributed deep networks
J. Dean, G. Corrado, R. Monga, K. Chen, M. Devin, M. Mao, A. Senior, P. Tucker, K. Yang, Q. Le und 1 andere Autor(en). Advances in neural information processing systems, Seite 1223--1231. (2012)
vor 5 Jahren von @loroch
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parallel
distributed
training
deep_learning
sgd
paralleldistributedtrainingdeep_learningsgd
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2Binarized neural networks: Training deep neural networks with weights and activations constrained to+ 1 or-1
M. Courbariaux, I. Hubara, D. Soudry, R. El-Yaniv, und Y. Bengio. arXiv preprint arXiv:1602.02830, (2016)
vor 5 Jahren von @loroch
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cnn
binary
deep_learning
quantization
cnnbinarydeep_learningquantization
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5Binaryconnect: Training deep neural networks with binary weights during propagations
M. Courbariaux, Y. Bengio, und J. David. Advances in neural information processing systems, Seite 3123--3131. (2015)
vor 5 Jahren von @loroch
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cnn
binary
quantization
cnnbinaryquantization
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1Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution
Y. Chen, H. Fang, B. Xu, Z. Yan, Y. Kalantidis, M. Rohrbach, S. Yan, und J. Feng. arXiv preprint arXiv:1904.05049, (2019)
vor 5 Jahren von @loroch
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convolution
operator
deep_learning
reduction
convolutionoperatordeep_learningreduction
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3Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions
F. Chollet. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Seite 1251--1258. (2017)
vor 5 Jahren von @loroch
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convolution
topology
depthwise_seperable
deep_learning
convolutiontopologydepthwise_seperabledeep_learning
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3A Highly Parallel FPGA Implementation of Sparse Neural Network Training
S. Dey, D. Chen, Z. Li, S. Kundu, K. Huang, K. Chugg, und P. Beerel. 2018 International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs (ReConFig), Seite 1--4. IEEE, (2018)
vor 5 Jahren von @loroch
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hardware
FPGA
training
deep_learning
embedded
architecture
hardwareFPGAtrainingdeep_learningembeddedarchitecture
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2ReBNet: Residual binarized neural network
M. Ghasemzadeh, M. Samragh, und F. Koushanfar. 2018 IEEE 26th Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM), Seite 57--64. IEEE, (2018)
vor 5 Jahren von @loroch
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framework
hardware
FPGA
binary
deep_learning
architecture
quantization
frameworkhardwareFPGAbinarydeep_learningarchitecturequantization
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2Random feedback weights support learning in deep neural networks
T. Lillicrap, D. Cownden, D. Tweed, und C. Akerman. arXiv preprint arXiv:1411.0247, (2014)
vor 5 Jahren von @loroch
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mlp
backpropagation
random_feedback
deep_learning
mlpbackpropagationrandom_feedbackdeep_learning
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2Convolutional neural networks using logarithmic data representation
D. Miyashita, E. Lee, und B. Murmann. arXiv preprint arXiv:1603.01025, (2016)
vor 5 Jahren von @loroch
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deep_learning
logarithmic
quantization
deep_learninglogarithmicquantization
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2A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
A. Garcia-Garcia, S. Orts-Escolano, S. Oprea, V. Villena-Martinez, und J. Garcia-Rodriguez. (2017)cite arxiv:1704.06857Comment: Submitted to TPAMI on Apr. 22, 2017.
vor 5 Jahren von @jk_itwm
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segmentation
segmentation
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4Recent progress in semantic image segmentation
X. Liu, Z. Deng, und Y. Yang. (2018)cite arxiv:1809.10198Comment: Pubulished at Artificial Intelligence review.
vor 5 Jahren von @jk_itwm
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segmentation
segmentation
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8Distilling the knowledge in a neural network
G. Hinton, O. Vinyals, und J. Dean. arXiv preprint arXiv:1503.02531, (2015)
vor 5 Jahren von @loroch
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distilling
deep_learning
reduction
distillingdeep_learningreduction
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3PCA of high dimensional random walks with comparison to neural network training
J. Antognini, und J. Sohl-Dickstein. Advances in Neural Information Processing Systems, Seite 10328--10337. (2018)
vor 5 Jahren von @loroch
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visualization
deep_learning
lissajous
random_walk
pca
visualizationdeep_learninglissajousrandom_walkpca
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1Model compression as constrained optimization, with application to neural nets. Part I: General framework
M. Carreira-Perpinán. arXiv preprint arXiv:1707.01209, (2017)
vor 5 Jahren von @loroch
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deep_learning
quantization
compression
deep_learningquantizationcompression
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3Towards the limit of network quantization
Y. Choi, M. El-Khamy, und J. Lee. arXiv preprint arXiv:1612.01543, (2016)
vor 5 Jahren von @loroch
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coding
clustering
deep_learning
quantization
compression
codingclusteringdeep_learningquantizationcompression
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2More iteration space tiling
M. Wolfe. Supercomputing, 1989. Supercomputing'89. Proceedings of the 1989 ACM/IEEE Conference on, Seite 655--664. IEEE, (1989)
vor 5 Jahren von @loroch
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loop
tiling
computation
looptilingcomputation
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1Mesh-tensorflow: Deep learning for supercomputers
N. Shazeer, Y. Cheng, N. Parmar, D. Tran, A. Vaswani, P. Koanantakool, P. Hawkins, H. Lee, M. Hong, C. Young und 1 andere Autor(en). Advances in Neural Information Processing Systems, Seite 10435--10444. (2018)
vor 5 Jahren von @loroch
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cluster
model_parallelism
tensorflow
google_tpu
distributed
deep_learning
clustermodel_parallelismtensorflowgoogle_tpudistributeddeep_learning
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2Scalable Hyperparameter Transfer Learning
V. Perrone, R. Jenatton, M. Seeger, und C. Archambeau. Advances in Neural Information Processing Systems, Seite 6846--6856. (2018)
vor 5 Jahren von @loroch
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hyperparameter
bayes
transfer_learning
deep_learning
hyperparameterbayestransfer_learningdeep_learning
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8Efficient processing of deep neural networks: A tutorial and survey
V. Sze, Y. Chen, T. Yang, und J. Emer. Proceedings of the IEEE, 105 (12): 2295--2329 (2017)
vor 5 Jahren von @loroch
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3Large scale distributed deep networks

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5Binaryconnect: Training deep neural networks with binary weights during propagations

1Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution

3Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions

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2A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation

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8Distilling the knowledge in a neural network

3PCA of high dimensional random walks with comparison to neural network training

1Model compression as constrained optimization, with application to neural nets. Part I: General framework

3Towards the limit of network quantization

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