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徐睿; 马胜; 郭阳; 黄友; 李艺煌;
国防科技大学计算机学院;
湖南 长沙 410073;
卷积神经网络; 加速器; Winograd算法; 稀疏网络;
机译:WINONN:使用稀疏Winograd算法优化基于FPGA的卷积神经网络加速器
机译:WRA:使用新型Winograd分解算法的卷积神经网络的2.2至6.3 TOPS高度统一的动态可重新配置加速器
机译:SWM:高性能稀疏 - Winograd矩阵乘法CNN加速器
机译:用于卷积神经网络的低延迟稀疏Winograd加速器
机译:基于FPGA的嵌入式设备卷积神经网络的加速器
机译:Helix Matrix转换结合卷积神经网络算法用于基于飞行的基于飞行质谱的矩阵辅助激光解吸电离 - 基于基于细菌的细菌识别
机译:小型收缩阵列上稀疏的Winograd卷积神经网络
机译:pFa(素因子算法),WFTa(Winograd傅立叶变换算法),sWIFT,mFFT(混合基线快速傅里叶变换),FFT(快速傅立叶变换)和DFT(离散傅立叶变换)算法的算术要求的比较。
机译:Winograd为CNN的WinoGrad的低开销实现,其中3×3,1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:基于WINOGRAD的有效稀疏并行卷积方案
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