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机译:使用软权重共享的多层感知器的权重量化
Fatih Köksal; Ethem Alpaydın; Günhan Dündar;
机译:利用通用线性模型和多层感知器神经网络估算压实土壤的干重
机译:直接并行感知器(DPP):具有分类任务的边距控制的并行感知器权重的快速分析计算
机译:基于基于核密度估计的非统一量化器的高效权重量化卷积神经网络
机译:使用软重分配的多层感应性的重量量化
机译:用于识别机器学习中相关特征的迭代特征加权:具有多层感知器,径向基函数和支持向量体系结构。
机译:具有激励权重的模拟感知器的最佳性质
机译:具有量化元素权重的统计稀疏阵列
机译:为了量化用于优化适用于移动设备或高精度小型网络的硬件的CNN参数和特征值,使用了使用权重量化损失值的FL(分数长度)值。如何通过使用加权量化丢失值来量化和确定CNN参数和特征值,并在优化移动设备使用的适用于移动设备的更早版本中使用,来确定FL值的方法和装置
机译:具有虚拟权重的感知器分支预测器
机译:具有虚拟化权重的PERCEPTRON分支预测器
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