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【2h】

Efficient winograd-based convolution kernel implementation on edge devices

机译：基于Winograd的卷积内核实现在边缘设备上

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Athanasios Xygkis; Lazaros Papadopoulos; David Moloney; Dimitrios Soudris; Sofiane Yous;
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年度 2018
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1. A Design Space Exploration Framework for Convolutional Neural Networks Implemented on Edge Devices [J] . Foivos Tsimpourlas, Lazaros Papadopoulos, Anastasios Bartsokas, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems . 2018,第11期

机译：在边缘设备上实现的卷积神经网络设计空间探索框架
2. Impact of Non-Ideal Characteristics of Resistive Synaptic Devices on Implementing Convolutional Neural Networks [J] . Sun Xiaoyu, Yu Shimeng Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, IEEE Journal on . 2019,第3期

机译：电阻性突触设备的非理想特性对实现卷积神经网络的影响
3. A High Performance Architecturefor Implementation Of 2-d Convolution With quadrant Symmetric Kernels [J] . M.Z. Zhang, H.T. Ngo, A.R. Livingston, International Journal of Computers & Applications . 2008,第4期

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4. Efficient Winograd-based Convolution Kernel Implementation on Edge Devices [C] . Athanasios Xygkis, Dimitrios Soudris, Lazaros Papadopoulos, 2018 55th ACM/ESDA/IEEE Design Automation Conference . 2018

机译：在边缘设备上基于Winograd的高效卷积内核实现
5. Kernel Mechanisms for Efficient GPU Accelerated Deep Neural Network Inference on Embedded Devices [D] . Nigam, Hemant. 2018

机译：高效GPU的内核机制加速了对嵌入式设备的深神经网络推断
6. IoTNet: An Efficient and Accurate Convolutional Neural Network for IoT Devices [O] . Tom Lawrence, Li Zhang 2019

机译：IOTNET：用于IOT设备的高效和准确的卷积神经网络
7. Efficient Learning of Healthcare Data from IoT Devices by Edge Convolution Neural Networks [O] . Yan He, Bin Fu, Jian Yu, 2020

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