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J-GLOBAL ID：202002221337805803   Reference number：20A0778126

FINN-R An End-to-End Deep-Learning Framework for Fast Exploration of Quantized Neural Networks

量子化ニューラルネットワークの高速探索のためのFINN-R End-to-End Deep-Learningフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Author (8)： Blott Michaela (Xilinx Research Labs, Dublin, Ireland) ,  Preusser Thomas B. (Xilinx Research Labs, Dublin, Ireland) ,  Fraser Nicholas J. (Xilinx Research Labs, Dublin, Ireland) ,  Gambardella Giulio (Xilinx Research Labs, Dublin, Ireland) ,  O'brien Kenneth (Xilinx Research Labs, Ireland) ,  Umuroglu Yaman (Xilinx Research Labs, Ireland) ,  Leeser Miriam (Northeastern University, U.S.) ,  Vissers Kees (Xilinx Research, U.S.)
Material： ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems
Volume： 11  Issue： 3  Page： 1-23  Publication year： 2018 
JST Material Number： W5705A  ISSN： 1936-7406  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Convolutional Neural Networks ...

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Thesaurus term： throughput ,  computer system (hardware) ,  *neural network (biomodel) ,  Automation ,  learning algorithm ,  FPGA ,  cost function ,  *quantization ,  memory (computer) ,  power efficiency ,  inference machine ,  optimization ,  object detection ,  convolutional neuralnetwork ,  modification
Semi thesaurus term： マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (8)： FINN ,  FPGA ,  Neural network ,  artificial intelligence ,  convolutional neural networks ,  hardware accellerator ,  inference ,  quantized neural networks

JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (4)： 量子化 ,  ニューラルネットワーク ,  高速探索 ,  フレームワーク