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中国科学院计算技术研究所机构知识库
Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
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文献类型
期刊论文 [5]
发表日期
2023 [1]
2022 [3]
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Learning controllable elements oriented representations for reinforcement learning
期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2023, 卷号: 549, 页码: 13
作者:
Yi, Qi
;
Zhang, Rui
;
Peng, Shaohui
;
Guo, Jiaming
;
Hu, Xing
;
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Chen, Ruizhi
;
Li, Ling
;
Chen, Yunji
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提交时间:2023/12/04
Reinforcement learning
Representation learning
Breaking the Interaction Wall: A DLPU-Centric Deep Learning Computing System
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS, 2022, 卷号: 71, 期号: 1, 页码: 209-222
作者:
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Zhao, Yongwei
;
Zeng, Xi
;
Li, Ling
;
Cheng, Limin
;
Xu, Zhiwei
;
Sun, Ninghui
;
Chen, Yunji
收藏
  |  
浏览/下载:34/0
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提交时间:2022/06/21
Deep learning
Central Processing Unit
Process control
Task analysis
Computational modeling
Pipelines
Runtime
Neural net accelerators
system architectures
interaction wall
Cambricon-G: A Polyvalent Energy-Efficient Accelerator for Dynamic Graph Neural Networks
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2022, 卷号: 41, 期号: 1, 页码: 116-128
作者:
Song, Xinkai
;
Zhi, Tian
;
Fan, Zhe
;
Zhang, Zhenxing
;
Zeng, Xi
;
Li, Wei
;
Hu, Xing
;
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Chen, Yunji
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浏览/下载:31/0
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提交时间:2022/06/21
Accelerator
architecture
graph neural networks (GNNs)
Rethinking the Importance of Quantization Bias, Toward Full Low-Bit Training
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2022, 卷号: 31, 页码: 7006-7019
作者:
Liu, Chang
;
Zhang, Xishan
;
Zhang, Rui
;
Li, Ling
;
Zhou, Shiyi
;
Huang, Di
;
Li, Zhen
;
Du, Zidong
;
Liu, Shaoli
;
Chen, Tianshi
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浏览/下载:15/0
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提交时间:2023/07/12
Neural network acceleration
low precision training
quantization
A Decomposable Winograd Method for N-D Convolution Acceleration in Video Analysis
期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2021, 页码: 21
作者:
Huang, Di
;
Zhang, Rui
;
Zhang, Xishan
;
Wu, Fan
;
Wang, Xianzhuo
;
Jin, Pengwei
;
Liu, Shaoli
;
Li, Ling
;
Chen, Yunji
收藏
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浏览/下载:39/0
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提交时间:2021/12/01
Convolution neural networks
Model acceleration
Winograd algorithm
Video analysis