Articoli più recenti per Quantizzazione

Nuovi metodi di deep learning migliorano le previsioni sul movimento del diaframma del parlante.

Un nuovo metodo migliora i modelli di diffusione per generare immagini migliori sui dispositivi.

Analizzando come il design dei fusi orari influisce sulla salute e sugli esiti sociali.

La ricerca migliora le tecniche di quantizzazione per aumentare l'efficienza dei modelli di riconoscimento vocale.

Esplorando l'incrocio tra percorsi classici e comportamento quantistico nei sistemi fisici.

I ricercatori introducono metodi per ottimizzare e comprimere le reti neurali per una migliore accessibilità.

Confronto tra NF4 e AF4 per ottimizzare la quantizzazione nei modelli di machine learning.

Un nuovo framework per generare grafi usando rappresentazioni discrete e modelli transformer.

Scopri i metodi per ridurre le reti neurali mantenendo la loro accuratezza.

Sparq punta a migliorare le prestazioni delle reti neurali quantizzate con minori esigenze di risorse.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione nell'addestramento dei trasformatori con aritmetica a bassa precisione.

RQM migliora la privacy nel federated learning mantenendo l'efficienza del modello.

MRFI offre un approccio flessibile per simulare guasti nelle reti neurali, migliorando l'affidabilità.

Nuovi metodi mirano a ridurre gli outlier nei modelli di trasformatore, migliorando l'efficienza della quantizzazione.

QNNRepair migliora l'accuratezza delle reti neurali dopo la quantizzazione.

Un nuovo stack software migliora le prestazioni dei modelli di linguaggio basati su Transformer nelle applicazioni del mondo reale.

Q-YOLO migliora il rilevamento degli oggetti per dispositivi con risorse limitate senza perdere precisione.

EfficientBioAI aiuta i ricercatori a ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per immagini biologiche più veloci e a basso consumo energetico.

Nuove strategie migliorano la quantizzazione per i Vision Transformers, aumentando le prestazioni e la velocità di addestramento.

Un nuovo approccio alla compressione audio riduce le dimensioni dei file senza perdere qualità.

Un nuovo metodo migliora la compressione del DNA per una memorizzazione dei dati più efficiente.

Uno sguardo dettagliato ai metodi per migliorare l'efficienza delle reti neurali.

NeuroBlend ottimizza le reti neurali per efficienza e velocità su dispositivi hardware.

Nuovi strumenti rendono più facile far girare modelli linguistici potenti su hardware standard.

Uno sguardo a come il computing in-memory sta cambiando l'elaborazione dei dati.

Un nuovo modello migliora i sistemi di percezione per una guida autonoma più sicura.

QBitOpt migliora le prestazioni delle reti neurali ottimizzando in modo efficiente le allocazioni di bitwidth.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dei modelli linguistici senza sacrificare le prestazioni.

La ricerca sta procedendo sull'uso del DNA come supporto di archiviazione dati compatto.

Scopri come la compressione dei tensori migliora le strategie di inferenza condivisa nel deep learning.

Esplorare strategie di quantizzazione per migliorare le prestazioni nei modelli di linguaggio grandi.

Una panoramica dei metodi di potatura e quantizzazione applicati a YOLOv5.

Uno sguardo ai metodi di quantizzazione e alle loro applicazioni usando la distribuzione di Cantor.

MASE semplifica e accelera lo sviluppo di acceleratori ML per i modelli di machine learning moderni.

Nuovi metodi riducono la dimensione del modello mantenendo le prestazioni nei compiti di visione artificiale.

Nuovi metodi migliorano la velocità di allenamento e l'accuratezza delle GNN usando la quantizzazione.

Esplora come i metodi neurali migliorano l'efficienza e la qualità della compressione delle immagini.

I ricercatori combinano fattorizzazione e quantizzazione per migliorare l'efficienza dell'IA.

La SVD ternaria offre un modo più semplice ed efficiente per comprimere le reti neurali.

Un nuovo metodo riduce l'uso della memoria e accelera i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.