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Forschungsportal der TU Dresden

Activity Sparsity Complements Weight Sparsity for Efficient RNN Inference

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung

Beitragende

Rishav Mukherji - , Birla Institute of Technology and Science Pilani (Autor:in)
Mark Schöne - , Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik, Professur für Maschinelles Lernen für Computer Vision (Autor:in)
Khaleelulla Khan Nazeer - , Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik (Autor:in)
Christian Mayr - , Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik (Autor:in)
Anand Subramoney - , University of London (Autor:in)

Details

Originalsprache	Englisch
Titel	Machine Learning with New Compute Paradigms
Seitenumfang	13
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 2023
Peer-Review-Status	Ja

Externe IDs

ORCID	/0000-0001-8525-8702/work/168206509