group :: itwm_dl_seminar | BibSonomy

закладки (спрятать)35
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1FINN-R: An End-to-End Deep-Learning Framework for Fast Exploration of Quantized Neural Networks
https://arxiv.org/pdf/1809.04570.pdf
6 лет назад , @loroch
framework
fpga
deep_learning
quantization
frameworkfpgadeep_learningquantization
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
11809.01536.pdf
https://arxiv.org/pdf/1809.01536.pdf
6 лет назад , @loroch
fpga
fpga
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1SiMul: An AlgorithmDriven Approximate Multiplier Design for Machine Learning
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8430625
6 лет назад , @loroch
approximate
multiplier
approximatemultiplier
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Highly Scalable Deep Learning Training System with Mixed-Precision: Training ImageNet in Four Minutes
https://arxiv.org/pdf/1807.11205.pdf
6 лет назад , @loroch
scaling
deep_learning
performance
scalingdeep_learningperformance
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1A Configurable Cloud-Scale DNN Processor for Real-Time AI
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/06/ISCA18-Brainwave-CameraReady.pdf
6 лет назад , @loroch
Brainwave
Microsoft
BrainwaveMicrosoft
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Serving DNNs in Real Time at Datacenter Scale with Project Brainwave
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/03/mi0218_Chung-2018Mar25.pdf
6 лет назад , @loroch
Brainwave
Microsoft
BrainwaveMicrosoft
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2ON THE CONVERGENCE OF ADAM AND BEYOND
https://openreview.net/pdf?id=ryQu7f-RZ
6 лет назад , @loroch
optimizer
optimizer
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
6An overview of gradient descent optimization algorithms
http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/
6 лет назад , @jk_itwm
optimization
sgd
optimizationsgd
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Efficient Online and Batch Learning Using Forward Backward Splitting
http://www.jmlr.org/papers/volume10/duchi09a/duchi09a.pdf
6 лет назад , @loroch
optimization
dual_averaging
learning
optimizationdual_averaginglearning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Primal-dual subgradient methods for convex problems
http://ium.mccme.ru/postscript/s12/GS-Nesterov%20Primal-dual.pdf
6 лет назад , @loroch
optimization
dual_averaging
deep_learning
optimizationdual_averagingdeep_learning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Cloud-Scale-Acceleration-Architecture.pdf
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/10/Cloud-Scale-Acceleration-Architecture.pdf
6 лет назад , @loroch
fpga
distributed
fpgadistributed
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1A Reconfigurable Fabric for Accelerating Large-Scale Datacenter Services
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/a-reconfigurable-fabric-for-accelerating-large-scale-datacenter-services/
6 лет назад , @loroch
FPGA
distributed
FPGAdistributed
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1TETRIS: Scalable and Efficient Neural Network Acceleration with 3D Memory
https://web.stanford.edu/~mgao12/pubs/tetris.asplos17.pdf
6 лет назад , @loroch
HBM
deep_learning
architecture
HBMdeep_learningarchitecture
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Adaptive Bound Optimization for Online Convex Optimization
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/36483.pdf
6 лет назад , @loroch
optimization
optimization
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1COMPARISON OF SYNTHESIZED BUS AND CROSSBAR INTERCONNECTION ARCHITECURES
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1206307
6 лет назад , @loroch
architecture
architecture
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1XNOR Neural Engine: a Hardware Accelerator IP for 21.6 fJ/op Binary Neural Network Inference
https://arxiv.org/pdf/1807.03010.pdf
6 лет назад , @loroch
accelerator
BNN
deep_learning
architecture
acceleratorBNNdeep_learningarchitecture
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1ON-CHIP OPTICAL TECHNOLOGY IN FUTURE BUS-BASED MULTICORE DESIGNS
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4205124
6 лет назад , @loroch
digital_design
optical
architecture
digital_designopticalarchitecture
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
11506.01186.pdf
https://arxiv.org/pdf/1506.01186.pdf
6 лет назад , @loroch
optimization
deep_learning
optimizationdeep_learning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1duchi11a.dvi
http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf
6 лет назад , @loroch
optimization
deep_learning
optimizationdeep_learning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1rescaled_distance_func.eps
https://cs.stanford.edu/~ppasupat/a9online/uploads/proximal_notes.pdf
6 лет назад , @loroch
optimizer
deep_learning
optimizerdeep_learning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)514
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

2Unsupervised Label Noise Modeling and Loss Correction.
E. Arazo, D. Ortego, P. Albert, N. O'Connor, и K. McGuinness. ICML, том 97 из Proceedings of Machine Learning Research, стр. 312-321. PMLR, (2019)
5 лет назад , @hoka
CIFAR10
Unsupervised
CIFAR100
CIFAR10UnsupervisedCIFAR100
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
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 и 1 other автор(ы). Advances in neural information processing systems, стр. 1223--1231. (2012)
5 лет назад , @loroch
parallel
distributed
training
deep_learning
sgd
paralleldistributedtrainingdeep_learningsgd
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
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, и Y. Bengio. arXiv preprint arXiv:1602.02830, (2016)
5 лет назад , @loroch
cnn
binary
deep_learning
quantization
cnnbinarydeep_learningquantization
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
5Binaryconnect: Training deep neural networks with binary weights during propagations
M. Courbariaux, Y. Bengio, и J. David. Advances in neural information processing systems, стр. 3123--3131. (2015)
5 лет назад , @loroch
cnn
binary
quantization
cnnbinaryquantization
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
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, и J. Feng. arXiv preprint arXiv:1904.05049, (2019)
5 лет назад , @loroch
convolution
operator
deep_learning
reduction
convolutionoperatordeep_learningreduction
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions
F. Chollet. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, стр. 1251--1258. (2017)
5 лет назад , @loroch
convolution
topology
depthwise_seperable
deep_learning
convolutiontopologydepthwise_seperabledeep_learning
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3A Highly Parallel FPGA Implementation of Sparse Neural Network Training
S. Dey, D. Chen, Z. Li, S. Kundu, K. Huang, K. Chugg, и P. Beerel. 2018 International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs (ReConFig), стр. 1--4. IEEE, (2018)
5 лет назад , @loroch
hardware
FPGA
training
deep_learning
embedded
architecture
hardwareFPGAtrainingdeep_learningembeddedarchitecture
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2ReBNet: Residual binarized neural network
M. Ghasemzadeh, M. Samragh, и F. Koushanfar. 2018 IEEE 26th Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM), стр. 57--64. IEEE, (2018)
5 лет назад , @loroch
framework
hardware
FPGA
binary
deep_learning
architecture
quantization
frameworkhardwareFPGAbinarydeep_learningarchitecturequantization
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Random feedback weights support learning in deep neural networks
T. Lillicrap, D. Cownden, D. Tweed, и C. Akerman. arXiv preprint arXiv:1411.0247, (2014)
5 лет назад , @loroch
mlp
backpropagation
random_feedback
deep_learning
mlpbackpropagationrandom_feedbackdeep_learning
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Convolutional neural networks using logarithmic data representation
D. Miyashita, E. Lee, и B. Murmann. arXiv preprint arXiv:1603.01025, (2016)
5 лет назад , @loroch
deep_learning
logarithmic
quantization
deep_learninglogarithmicquantization
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
A. Garcia-Garcia, S. Orts-Escolano, S. Oprea, V. Villena-Martinez, и J. Garcia-Rodriguez. (2017)cite arxiv:1704.06857Comment: Submitted to TPAMI on Apr. 22, 2017.
5 лет назад , @jk_itwm
segmentation
segmentation
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Recent progress in semantic image segmentation
X. Liu, Z. Deng, и Y. Yang. (2018)cite arxiv:1809.10198Comment: Pubulished at Artificial Intelligence review.
5 лет назад , @jk_itwm
segmentation
segmentation
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
8Distilling the knowledge in a neural network
G. Hinton, O. Vinyals, и J. Dean. arXiv preprint arXiv:1503.02531, (2015)
5 лет назад , @loroch
distilling
deep_learning
reduction
distillingdeep_learningreduction
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3PCA of high dimensional random walks with comparison to neural network training
J. Antognini, и J. Sohl-Dickstein. Advances in Neural Information Processing Systems, стр. 10328--10337. (2018)
5 лет назад , @loroch
visualization
deep_learning
lissajous
random_walk
pca
visualizationdeep_learninglissajousrandom_walkpca
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Model compression as constrained optimization, with application to neural nets. Part I: General framework
M. Carreira-Perpinán. arXiv preprint arXiv:1707.01209, (2017)
5 лет назад , @loroch
deep_learning
quantization
compression
deep_learningquantizationcompression
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Towards the limit of network quantization
Y. Choi, M. El-Khamy, и J. Lee. arXiv preprint arXiv:1612.01543, (2016)
5 лет назад , @loroch
coding
clustering
deep_learning
quantization
compression
codingclusteringdeep_learningquantizationcompression
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2More iteration space tiling
M. Wolfe. Supercomputing, 1989. Supercomputing'89. Proceedings of the 1989 ACM/IEEE Conference on, стр. 655--664. IEEE, (1989)
5 лет назад , @loroch
loop
tiling
computation
looptilingcomputation
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
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 и 1 other автор(ы). Advances in Neural Information Processing Systems, стр. 10435--10444. (2018)
5 лет назад , @loroch
cluster
model_parallelism
tensorflow
google_tpu
distributed
deep_learning
clustermodel_parallelismtensorflowgoogle_tpudistributeddeep_learning
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Scalable Hyperparameter Transfer Learning
V. Perrone, R. Jenatton, M. Seeger, и C. Archambeau. Advances in Neural Information Processing Systems, стр. 6846--6856. (2018)
5 лет назад , @loroch
hyperparameter
bayes
transfer_learning
deep_learning
hyperparameterbayestransfer_learningdeep_learning
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
8Efficient processing of deep neural networks: A tutorial and survey
V. Sze, Y. Chen, T. Yang, и J. Emer. Proceedings of the IEEE, 105 (12): 2295--2329 (2017)
5 лет назад , @loroch
overview
Hardware
matrix_vector_mult
deep_learning
overviewHardwarematrix_vector_multdeep_learning
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter