From post

копировать удалить добавить публикацию в буфер
Запись сообщества
посмотреть историю данной записи
URL
DOI
BibTeX
EndNote
APA
Chicago
DIN 1505
Harvard
MSOffice XML

A 141 UW, 2.46 PJ/Neuron Binarized Convolutional Neural Network Based Self-Learning Speech Recognition Processor in 28NM CMOS.

S. Yin, P. Ouyang, S. Zheng, D. Song, X. Li, L. Liu, и S. Wei. VLSI Circuits, стр. 139-140. IEEE, (2018)

Please choose a person to relate this publication to

To differ between persons with the same name, the academic degree and the title of an important publication will be displayed.

Li Li

Li Li

Li Li

Li Li

Li Li

Другие публикации лиц с тем же именем

A 141 UW, 2.46 PJ/Neuron Binarized Convolutional Neural Network Based Self-Learning Speech Recognition Processor in 28NM CMOS.S. Yin, P. Ouyang, S. Zheng, D. Song, X. Li, L. Liu, и S. Wei. VLSI Circuits, стр. 139-140. IEEE, (2018)A 5.1pJ/Neuron 127.3us/Inference RNN-based Speech Recognition Processor using 16 Computing-in-Memory SRAM Macros in 65nm CMOS.R. Guo, Y. Liu, S. Zheng, S. Wu, P. Ouyang, W. Khwa, X. Chen, J. Chen, X. Li, L. Liu и 3 other автор(ы). VLSI Circuits, стр. 120-. IEEE, (2019)A High Energy Efficient Reconfigurable Hybrid Neural Network Processor for Deep Learning Applications.S. Yin, P. Ouyang, S. Tang, F. Tu, X. Li, S. Zheng, T. Lu, J. Gu, L. Liu, и S. Wei. IEEE J. Solid State Circuits, 53 (4): 968-982 (2018)An Energy-Efficient Reconfigurable Processor for Binary-and Ternary-Weight Neural Networks With Flexible Data Bit Width.S. Yin, P. Ouyang, J. Yang, T. Lu, X. Li, L. Liu, и S. Wei. IEEE J. Solid State Circuits, 54 (4): 1120-1136 (2019)An Ultra-High Energy-Efficient Reconfigurable Processor for Deep Neural Networks with Binary/Ternary Weights in 28NM CMOS.S. Yin, P. Ouyang, J. Yang, T. Lu, X. Li, L. Liu, и S. Wei. VLSI Circuits, стр. 37-38. IEEE, (2018)

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