Neuste Artikel für Quantisierung

EfficientBioAI hilft Forschern, KI-Modelle für schnellere und energieeffiziente Bioimaging zu optimieren.

Neue Strategien verbessern die Quantisierung für Vision Transformer und steigern die Leistung sowie die Trainingsgeschwindigkeit.

Ein neuer Ansatz zur Audio-Kompression reduziert die Dateigrösse, ohne die Qualität zu verlieren.

Eine neue Methode verbessert die DNA-Kompression für effiziente Datenspeicherung.

Ein genauer Blick auf Methoden zur Verbesserung der Effizienz von neuronalen Netzen.

NeuroBlend optimiert neuronale Netze für Effizienz und Geschwindigkeit auf Hardware-Geräten.

Neue Tools erleichtern es, leistungsstarke Sprachmodelle auf Standardhardware auszuführen.

Ein Blick darauf, wie In-Memory-Computing die Datenverarbeitung verändert.

Ein neues Modell verbessert die Wahrnehmungssysteme für sichereres autonomes Fahren.

QBitOpt verbessert die Leistung von neuronalen Netzen, indem es die Bitbreitenzuweisungen effizient optimiert.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Sprachmodellen, ohne die Leistung zu opfern.

Die Forschung macht Fortschritte bei der Nutzung von DNA als kompakte Datenspeicherlösung.

Lerne, wie Tensor-Kompression geteilte Inferenzstrategien im Deep Learning verbessert.

Untersuchung von Quantisierungsstrategien zur Verbesserung der Leistung bei grossen Sprachmodellen.

Eine Übersicht über Beschneidungs- und Quantisierungsmethoden, die auf YOLOv5 angewendet werden.

Ein Blick auf Quantisierungsmethoden und ihre Anwendungen mit der Cantor-Verteilung.

MASE vereinfacht und beschleunigt die Entwicklung von ML-Beschleunigern für moderne Machine-Learning-Modelle.

Neue Methoden reduzieren die Modellgrösse und halten dabei die Leistung bei Computer Vision Aufgaben aufrecht.

Neue Methoden verbessern die Trainingsgeschwindigkeit und Genauigkeit von GNNs durch Quantisierung.

Erforsche, wie neuronale Methoden die Effizienz und Qualität der Bildkompression verbessern.

Forscher kombinieren Faktorisierung und Quantisierung, um die Effizienz von KI zu verbessern.

Ternäre SVD bietet eine einfachere und effizientere Möglichkeit, neuronale Netzwerke zu komprimieren.

Eine neue Methode reduziert den Speicherverbrauch und beschleunigt grosse Sprachmodelle.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit Möglichkeiten, die Quantisierung in Deep-Learning-Modellen mithilfe von TVM zu verbessern.

Ein Überblick über Linienfehler in supersymmetrischen Quantenfeldtheorien und deren Auswirkungen.

Evol-Q verbessert die Quantisierungsgenauigkeit in Vision Transformers durch evolutionäre Suchtechniken.

Dieser Artikel untersucht die Beziehung zwischen Quantensystemen und Primzahlen.

Eine Methode zur Verbesserung der mobilen Bildverarbeitung durch optimierte Quantisierung.

Eine neue Methode verbessert die Bildqualität bei Superauflösung und verringert dabei den Rechenaufwand.

Neue Methoden optimieren tiefe neuronale Netzwerke für bessere Leistung in der realen Welt.

Neue Techniken verbessern die Leistung von Graph Neural Networks beim Umgang mit grossen Datenstrukturen.

Dieser Artikel behandelt die Bias-Korrektur für Softmax-Schichten in generativen Modellen.

Ein neuer Ansatz zur Reduzierung des Speicherverbrauchs in neuronalen Netzwerken durch 4-Bit-Optimierer.

Entdecke Methoden, um Vision Transformers effizienter für reale Anwendungen zu machen.

Vision-Transformer effizient machen für Drohnen und mobile Geräte, um visuelle Aufgaben zu verbessern.

Neue neuronale Netze, die für bessere Leistung auf ressourcenlimitierten Geräten entwickelt wurden.

Forschung verbessert die Wissensdistillation für effiziente semantische Bildsegmentierung.

Erfahre, wie Quantisierung KI-Modelle günstiger und einfacher nutzbar macht.

Neue Techniken verbessern die Effizienz von Modellen und die Vorhersagegenauigkeit mithilfe quantisierter Tensor-Netzwerke.

Diese Studie überprüft effiziente neuronale Netzwerktechniken zur Bildanalyse in der Fernerkundung.