ディープニューラルネットワーク（DNN）のトレーニングには、計算とデータストレージの両方に常に集中的なリソースが必要です。したがって、DNNを携帯電話や組み込み機器に効率的に適用することはできず、産業

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/21 11:26

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704369272861657954/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09886v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09886v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.09886v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">-1、+ 1エンコーディング分解および加速による量子化ニューラルネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/quantization">quantization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/compression">compression</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/DNN">DNN</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープニューラルネットワーク（DNN）のトレーニングには、計算とデータストレージの両方に常に集中的なリソースが必要です。したがって、DNNを携帯電話や組み込み機器に効率的に適用することはできず、産業</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210621#bookmark-4704369272861657954"><span class="datetime-body">2021/06/21 11:26</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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