تحميل...
Accurate deep neural network inference using computational phase-change memory
In-memory computing using resistive memory devices is a promising non-von Neumann approach for making energy-efficient deep learning inference hardware. However, due to device variability and noise, the network needs to be trained in a specific way so that transferring the digitally trained weights...
محفوظ في:
| الحاوية / القاعدة: | Nat Commun |
|---|---|
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , , , , , , |
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
Nature Publishing Group UK
2020
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7235046/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32424184 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1038/s41467-020-16108-9 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|