文献
J-GLOBAL ID:201802269778249697
整理番号:18A1770308
アナログニューラルネットワークプロセッサのためのその場低精度転送学習によるシステムレベルでのプロセス変動のキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】
Calibrating Process Variation at System Level with In-Situ Low-Precision Transfer Learning for Analog Neural Network Processors
著者 (8件):
Jia Kaige
(Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
,
Liu Zheyu
(Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
,
Wei Qi
(Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
,
Qiao Fei
(Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
,
Liu Xinjun
(Dept. of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
,
Yang Yi
(Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
,
Fan Hua
(University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
,
Yang Huazhong
(Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2018
号:
DAC
ページ:
1-6
発行年:
2018年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)