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A Coordinated Model Pruning and Mapping Framework for RRAM-Based DNN Accelerators 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2023, 卷号: 42, 期号: 7, 页码: 2364-2376
作者:  Qu, Songyun;  Li, Bing;  Zhao, Shixin;  Zhang, Lei;  Wang, Ying
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AutoML  bit-pruning  deep neural networks (DNNs)  resistive random access memory (RRAM)  
An Automated Quantization Framework for High-Utilization RRAM-Based PIM 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2022, 卷号: 41, 期号: 3, 页码: 583-596
作者:  Li, Bing;  Qu, Songyun;  Wang, Ying
收藏  |  浏览/下载:31/0  |  提交时间:2022/12/07
Quantization (signal)  Neural networks  Computational modeling  Data models  Hardware  Resource management  Arrays  AutoML  neural network  processing-in-memory (PIM)  quantization  resistive memory (RRAM)  
AccSMBO:一种基于超参梯度和元学习的SMBO加速算法 期刊论文
计算机研究与发展, 2020, 卷号: 57, 期号: 12, 页码: 2596
作者:  程大宁;  张汉平;  夏粉;  李士刚;  袁良;  张云泉
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AutoML  SMBO  black box optimization  hypergradient  metalearning  parallel resource allocation  AutoML技术  SMBO算法  黑箱调优算法  超参梯度  元学习  并行资源调度