1 - 6 из 6Размер страницы: 10
Сортировать по:: Год публикации
  1. 2021

  2. Quantization noise in low bit quantization and iterative adaptation to quantization noise in quantizable neural networks

    Chudakov, D., Goncharenko, A., Alyamkin, S. & Densidov, A., 20 дек. 2021, в: Journal of Physics: Conference Series. 2134, 1, 012004.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья по материалам конференции › Рецензирование

  3. Iterative Adaptation to Quantization Noise

    Chudakov, D., Alyamkin, S., Goncharenko, A. & Denisov, A., 2021, Advances in Computational Intelligence - 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Proceedings. Rojas, I., Joya, G. & Catala, A. (ред.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, стр. 303-310 8 стр. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); том 12861 LNCS).

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

  4. 2020

  5. Applicability of Minifloats for Efficient Calculations in Neural Networks

    Kondrat’ev, A. Y. & Goncharenko, A. I., 1 янв. 2020, в: Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 56, 1, стр. 76-80 5 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  6. 2019

  7. Winning solution on LPIRC-LL competition

    Goncharenko, A., Alyamkin, S., Denisov, A. & Terentev, E., июн. 2019, Proceedings - 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, CVPRW 2019. IEEE Computer Society, стр. 10-16 7 стр. (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops; том 2019-June).

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

  8. On Practical Approach to Uniform Quantization of Non-redundant Neural Networks

    Goncharenko, A., Denisov, A., Alyamkin, S. & Terentev, E., 1 янв. 2019, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019: Deep Learning - 28th International Conference on Artificial Neural Networks, Proceedings. Tetko, I. V., Karpov, P., Theis, F. & Kurková, V. (ред.). Springer-Verlag GmbH and Co. KG, стр. 349-360 12 стр. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); том 11728 LNCS).

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

  9. Trainable Thresholds for Neural Network Quantization

    Goncharenko, A., Denisov, A., Alyamkin, S. & Terentev, E., 1 янв. 2019, Advances in Computational Intelligence - 15th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2019, Proceedings. Rojas, I., Joya, G. & Catala, A. (ред.). Springer-Verlag GmbH and Co. KG, стр. 302-312 11 стр. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); том 11507 LNCS).

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

ID: 3437364