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1
Neural Architecture Search Survey: A Hardware Perspective
Neural Architecture Search Survey: A Hardware Perspective
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Neural Architecture Search Survey: A Hardware Perspective

Chitty-Venkata, Krishna Teja ; Somani, Arun K.

ACM computing surveys, 2022-11, Vol.55 (4), p.1-36, Article 78 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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2
SCANN: Synthesis of Compact and Accurate Neural Networks
SCANN: Synthesis of Compact and Accurate Neural Networks
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SCANN: Synthesis of Compact and Accurate Neural Networks

Hassantabar, Shayan ; Wang, Zeyu ; Jha, Niraj K.

IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems, 2022-09, Vol.41 (9), p.3012-3025 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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3
OPU: An FPGA-Based Overlay Processor for Convolutional Neural Networks
OPU: An FPGA-Based Overlay Processor for Convolutional Neural Networks
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OPU: An FPGA-Based Overlay Processor for Convolutional Neural Networks

Yu, Yunxuan ; Wu, Chen ; Zhao, Tiandong ; Wang, Kun ; He, Lei

IEEE transactions on very large scale integration (VLSI) systems, 2020-01, Vol.28 (1), p.35-47 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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4
NeuroSim: A Circuit-Level Macro Model for Benchmarking Neuro-Inspired Architectures in Online Learning
NeuroSim: A Circuit-Level Macro Model for Benchmarking Neuro-Inspired Architectures in Online Learning
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NeuroSim: A Circuit-Level Macro Model for Benchmarking Neuro-Inspired Architectures in Online Learning

Chen, Pai-Yu ; Peng, Xiaochen ; Yu, Shimeng

IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems, 2018-12, Vol.37 (12), p.3067-3080 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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5
High-Performance CNN Accelerator on FPGA Using Unified Winograd-GEMM Architecture
High-Performance CNN Accelerator on FPGA Using Unified Winograd-GEMM Architecture
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High-Performance CNN Accelerator on FPGA Using Unified Winograd-GEMM Architecture

Kala, S. ; Jose, Babita R. ; Mathew, Jimson ; Nalesh, S.

IEEE transactions on very large scale integration (VLSI) systems, 2019-12, Vol.27 (12), p.2816-2828 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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6
DRINet for Medical Image Segmentation
DRINet for Medical Image Segmentation
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DRINet for Medical Image Segmentation

Chen, Liang ; Bentley, Paul ; Mori, Kensaku ; Misawa, Kazunari ; Fujiwara, Michitaka ; Rueckert, Daniel

IEEE transactions on medical imaging, 2018-11, Vol.37 (11), p.2453-2462

United States: IEEE

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7
Evolving Unsupervised Deep Neural Networks for Learning Meaningful Representations
Evolving Unsupervised Deep Neural Networks for Learning Meaningful Representations
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Evolving Unsupervised Deep Neural Networks for Learning Meaningful Representations

Sun, Yanan ; Yen, Gary G. ; Yi, Zhang

IEEE transactions on evolutionary computation, 2019-02, Vol.23 (1), p.89-103 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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8
Stride 2 1-D, 2-D, and 3-D Winograd for Convolutional Neural Networks
Stride 2 1-D, 2-D, and 3-D Winograd for Convolutional Neural Networks
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Stride 2 1-D, 2-D, and 3-D Winograd for Convolutional Neural Networks

Yepez, Juan ; Ko, Seok-Bum

IEEE transactions on very large scale integration (VLSI) systems, 2020-04, Vol.28 (4), p.853-863 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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9
A review of convolutional neural network architectures and their optimizations
A review of convolutional neural network architectures and their optimizations
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A review of convolutional neural network architectures and their optimizations

Cong, Shuang ; Zhou, Yang

The Artificial intelligence review, 2023-03, Vol.56 (3), p.1905-1969 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Netherlands

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10
GCIM: Toward Efficient Processing of Graph Convolutional Networks in 3D-Stacked Memory
GCIM: Toward Efficient Processing of Graph Convolutional Networks in 3D-Stacked Memory
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GCIM: Toward Efficient Processing of Graph Convolutional Networks in 3D-Stacked Memory

Chen, Jiaxian ; Lin, Yiquan ; Sun, Kaoyi ; Chen, Jiexin ; Ma, Chenlin ; Mao, Rui ; Wang, Yi

IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems, 2022-11, Vol.41 (11), p.3579-3590 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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