[B! generative][edge device] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

generativeとedge deviceに関するarxiv_readerのブックマーク (11)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2409.01935v1
arxiv_reader 2024/09/05
compression

GAN

pre-training

dataset

representation

arXiv reaDer

arXiv

edge device

generative
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.09398v1
arxiv_reader 2024/06/14
arXiv reaDer

edge device

deepfake

detection

convolutional

arXiv

dataset

generative

benchmark

real time
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.11925v1
arxiv_reader 2024/04/19
generative

dataset

knowledge distillation

edge device

pruning

arXiv

pose

arXiv reaDer

quantization
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.05431v1
arxiv_reader 2023/12/12
edge device

quantization

learning

arXiv reaDer

generative

arXiv

metric
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.09571v2
arxiv_reader 2023/09/19
arXiv reaDer

convolutional

arXiv

semantic segmentation

generative

sparse

CNN

knowledge distillation

transformer

edge device
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.01729v1
arxiv_reader 2023/09/06
edge device

bias

arXiv reaDer

generative

arXiv

quantization

compression
リンク
拡散モデルのトレーニング後の量子化
arxiv_reader 2023/03/17
ノイズ除去拡散 (スコアベース) 生成モデルは、最近、現実的で多様なデータの生成において重要な成果を達成しました。これらのアプローチは、データをノイズに変換するための前方拡散プロセスと、ノイズからデー

arXiv

estimation

dataset

compression

generative

denoising

metric

edge device

arXiv reaDer

quantization
リンク
拡散モデルのトレーニング後の量子化
arxiv_reader 2022/11/30
ノイズ除去拡散 (スコアベース) 生成モデルは、最近、現実的で多様なデータの生成において重要な成果を達成しました。これらのアプローチは、データをノイズに変換するための前方拡散プロセスと、ノイズからデー

edge device

compression

arXiv

denoising

arXiv reaDer

quantization

estimation

generative

dataset

metric
リンク
ウェーブレットベースの正規化フローによる効率的な黒色腫の分布外検出
arxiv_reader 2022/08/10
メラノーマは、後期段階での死亡率が高い皮膚がんの深刻な形態です。幸いなことに、早期に検出された場合、黒色腫の予後は有望であり、悪性黒色腫の発生率は比較的低いです。その結果、データセットは非常に不均衡に

arXiv

dataset

generative

detection

bias

OOD

classification

estimation

edge device

arXiv reaDer
リンク
フルスパイク変分オートエンコーダ
arxiv_reader 2021/10/04
スパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、バイナリおよびイベント駆動型の性質があるため、超高速かつ超低エネルギー消費のニューロモルフィックデバイスで実行できます。したがって、SNNには、高品質の

edge device

dataset

arXiv reaDer

learning

autoregressive

generative

SNN

arXiv
リンク
データフリーモデル反転攻撃に対するスプリットコンピューティングのプライバシー脆弱性
arxiv_reader 2021/07/15
事前にトレーニングされたディープニューラルネットワーク（DNN）の動作と脆弱性を理解することは、それらを改善するのに役立ちます。分析は、ネットワークのフローを逆にして、内部表現から入力を生成することで

classification

pre-training

zero-shot

arXiv reaDer

arXiv

GAN

representation

DNN

dataset

face
リンク
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