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中国科学院计算技术研究所机构知识库
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发表日期:2019
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Transfer channel pruning for compressing deep domain adaptation models
期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF MACHINE LEARNING AND CYBERNETICS, 2019, 卷号: 10, 期号: 11, 页码: 3129-3144
作者:
Yu, Chaohui
;
Wang, Jindong
;
Chen, Yiqiang
;
Qin, Xin
收藏
  |  
浏览/下载:73/0
  |  
提交时间:2020/12/10
Unsupervised domain adaptation
Transfer channel pruning
Accelerating
Float-Fix: An Efficient and Hardware-Friendly Data Type for Deep Neural Network
期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF PARALLEL PROGRAMMING, 2019, 卷号: 47, 期号: 3, 页码: 345-359
作者:
Han, Dong
;
Zhou, Shengyuan
;
Zhi, Tian
;
Wang, Yibo
;
Liu, Shaoli
收藏
  |  
浏览/下载:79/0
  |  
提交时间:2019/08/16
Float-Fix
Neural network
Hardware accelerator
Data type
A reconfigurable 4-GS/s power-efficient floating-point FFT processor design and implementation based on single-sided binary-tree decomposition
期刊论文
INTEGRATION-THE VLSI JOURNAL, 2019, 卷号: 66, 页码: 164-172
作者:
Wei, Xing
;
Yang, Haigang
;
Li, Wei
;
Huang, Zhihong
;
Yin, Tao
;
Yu, Le
收藏
  |  
浏览/下载:93/0
  |  
提交时间:2019/08/16
Floating-point
Fast fourier transform (FFT)
Mixed-radix
Multi-path delay feedback (MDF)
Binary-tree decomposition
Twiddle factor
Fused FP arithmetic unit
Binary Volumetric Convolutional Neural Networks for 3-D Object Recognition
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2019, 卷号: 68, 期号: 1, 页码: 38-48
作者:
Ma, Chao
;
Guo, Yulan
;
Lei, Yinjie
;
An, Wei
收藏
  |  
浏览/下载:278/0
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提交时间:2019/04/03
3-D object recognition
convolutional neural network (CNN)
deep learning (DL)
network binarization
volumetric representation