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vDNN: Virtualized deep neural networks for scalable, memory-efficient neural network design
vDNN: Virtualized deep neural networks for scalable, memory-efficient neural network design
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vDNN: Virtualized deep neural networks for scalable, memory-efficient neural network design

Minsoo Rhu ; Gimelshein, Natalia ; Clemons, Jason ; Zulfiqar, Arslan ; Keckler, Stephen W.

2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), 2016, p.1-13

IEEE

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2
DeepRED – Rule Extraction from Deep Neural Networks
DeepRED – Rule Extraction from Deep Neural Networks
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DeepRED – Rule Extraction from Deep Neural Networks

Zilke, Jan Ruben ; Loza Mencía, Eneldo ; Janssen, Frederik

Discovery Science, p.457-473 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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3
The Lovasz-Softmax Loss: A Tractable Surrogate for the Optimization of the Intersection-Over-Union Measure in Neural Networks
The Lovasz-Softmax Loss: A Tractable Surrogate for the Optimization of the Intersection-Over-Union Measure in Neural Networks
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The Lovasz-Softmax Loss: A Tractable Surrogate for the Optimization of the Intersection-Over-Union Measure in Neural Networks

Berman, Maxim ; Triki, Amal Rannen ; Blaschko, Matthew B.

2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, p.4413-4421

IEEE

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4
End-to-End Speech Emotion Recognition Using Deep Neural Networks
End-to-End Speech Emotion Recognition Using Deep Neural Networks
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End-to-End Speech Emotion Recognition Using Deep Neural Networks

Tzirakis, Panagiotis ; Zhang, Jiehao ; Schuller, Bjorn W.

2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018, p.5089-5093

IEEE

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5
Image denoising: Can plain neural networks compete with BM3D?
Image denoising: Can plain neural networks compete with BM3D?
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Image denoising: Can plain neural networks compete with BM3D?

Burger, H. C. ; Schuler, C. J. ; Harmeling, S.

2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2012, p.2392-2399

IEEE

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6
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
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Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network

Wenzhe Shi ; Caballero, Jose ; Huszar, Ferenc ; Totz, Johannes ; Aitken, Andrew P. ; Bishop, Rob ; Rueckert, Daniel ; Zehan Wang

2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, p.1874-1883

IEEE

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Distributed Anomaly Detection Using Autoencoder Neural Networks in WSN for IoT
Distributed Anomaly Detection Using Autoencoder Neural Networks in WSN for IoT
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Distributed Anomaly Detection Using Autoencoder Neural Networks in WSN for IoT

Luo, Tie ; Nagarajan, Sai G.

2018 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2018, p.1-6

IEEE

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Non-local Neural Networks
Non-local Neural Networks
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Non-local Neural Networks

Wang, Xiaolong ; Girshick, Ross ; Gupta, Abhinav ; He, Kaiming

2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, p.7794-7803

IEEE

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Neural NILM: Deep Neural Networks Applied to Energy Disaggregation
Neural NILM: Deep Neural Networks Applied to Energy Disaggregation
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Neural NILM: Deep Neural Networks Applied to Energy Disaggregation

Kelly, Jack ; Knottenbelt, William

Proceedings of the 2nd ACM International Conference on Embedded Systems for Energy-Efficient Built Environments, 2015, p.55-64

New York, NY, USA: ACM

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10
Interpretable Convolutional Neural Networks
Interpretable Convolutional Neural Networks
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Interpretable Convolutional Neural Networks

Zhang, Quanshi ; Wu, Ying Nian ; Zhu, Song-Chun

2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, p.8827-8836

IEEE

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  2. 1988Até1996  (17.070)
  3. 1997Até2005  (34.678)
  4. 2006Até2015  (57.843)
  5. Após 2015  (37.015)
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