量子化 に関する最新の記事

量子力学を使ったグローバル最適化の革新的な方法を探ろう。

elusive graviton粒子の検出における課題と方法を探る。

DCTransformerは、圧縮中に失われたJPEG画像の品質を向上させる。

拡張量子化は、データのグループ化と表現を改善して、より良い分析を可能にする。

研究がFP8フォーマットを探って、モデルの効率性と精度を向上させる。

研究は、コーディング生成におけるパフォーマンスを保ちながら言語モデルを圧縮する方法を強調している。

LoRAを使って、一般向けのハードウェアで大きなモデルを効率的にファインチューニングする方法を学ぼう。

新しい手法が、最小限の性能損失でグラフニューラルネットワークの効率を高める。

MixQuantは、効率と精度のバランスを取りながら、深層ニューラルネットワークのビット幅の選択を最適化する。

エッジコンピューティングアプリケーションにおけるSNNの可能性を探る。

粒子動力学における散乱データの視覚化を改善するための方法。

性能を保ちながらトレーニング中にCNNを簡素化する方法。

リモート状態推定と動的量子化手法の概要。

この研究では、ノイズ干渉の中でデータを正確に送信する方法を調べてるよ。

低ビットアキュムレータがDNNのパフォーマンスを向上させつつ、精度を犠牲にしない方法を学ぼう。

分散最適化が大規模データの課題にどう立ち向かうかを見てみよう。

この記事では、大規模言語モデルの効率とパフォーマンスを向上させるための技術をレビューします。

パフォーマンスを維持しつつ、大規模言語モデルを最適化する新しい技術。

大きな言語モデルの微調整と量子化を改善するためのApiQを紹介するよ。

この記事では、量子化を使ってテキスト生成モデルを改善する新しいアプローチについて話してるよ。

1ビット量子化を使って、言語モデルを小さくて速くする新しいアプローチ。

この研究は、モデル圧縮が騒がしい環境での音声認識にどのように影響するかを調べている。

新しい量子化手法が大規模言語モデルの性能を向上させつつ、サイズを縮小する。

新しい技術が外れ値を管理しながら量子化を強化して、モデルのパフォーマンスを向上させる。

この記事は、数学的構造を使って古典モデルと量子力学を結びつけてるよ。

限られた通信チャネルの下でのモデルフリー制御技術の探求。

新しい方法がFPGA上の残差ネットワークの効率を改善する。

見えないデータでニューラルネットワークがどれくらい正確に予測できるかを探っている。

効率を上げたり、攻撃に対する防御を強化したりするためのモデル圧縮手法を調査中。

AIにおけるモデル圧縮と信頼性のバランスを探る。

新しい方法が、リソースが限られたデバイス向けの深層ニューラルネットワークの効率を向上させる。

D'OHは信号を効率的に表現する新しい方法を提供するよ。

この論文では、低精度ニューラルネットワークのコストと改善について話してるよ。

異なるモデルタイプを使って画像検索を向上させる方法を紹介するよ。

量子化がニューラルネットワークのパフォーマンスや一般化をどう改善するかを調べる。

標準ハードウェアでPythonコードを生成するためのアクセス可能なAIモデルを評価中。

新しい方法で、ユーザーは簡単な説明を使ってゲームの世界を作れるようになったよ。

階層構造とスマートデータ処理でフェデレーテッドラーニングを改善する。

この研究では、モデルのサイズと量子化が言語モデルのパフォーマンスにどのように影響するかを評価してるよ。

新しい技術が大規模言語モデルの効率と精度を向上させてるよ。