文献
J-GLOBAL ID:202102278259038765
整理番号:21A0227730
IR-QNNフレームワーク:量子化クロスバアレイのIR液滴を意識したオフライントレーニング【JST・京大機械翻訳】
IR-QNN Framework: An IR Drop-Aware Offline Training of Quantized Crossbar Arrays
著者 (6件):
Fouda Mohammed E.
(Center for Embedded and Cyber-Physical Systems, University of California at Irvine, Irvine, CA, USA)
,
Lee Sugil
(School of ECE, UNIST, Ulsan, South Korea)
,
Lee Jongeun
(School of ECE, UNIST, Ulsan, South Korea)
,
Kim Gun Hwan
(Division of Advanced Materials, Korea Research Institute of Chemical Technology (KRICT), Daejeon, South Korea)
,
Kurdahi Fadi
(Center for Embedded and Cyber-Physical Systems, University of California at Irvine, Irvine, CA, USA)
,
Eltawi Ahmed M.
(Center for Embedded and Cyber-Physical Systems, University of California at Irvine, Irvine, CA, USA)
資料名:
IEEE Access
(IEEE Access)
巻:
8
ページ:
228392-228408
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2422A
ISSN:
2169-3536
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)