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NTIS 바로가기The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.21 no.1, 2021년, pp.93 - 98
장두혁 (한성대학교 컴퓨터공학부) , 이정수 (한성대학교 컴퓨터공학과) , 허준영 (한성대학교 컴퓨터공학부)
Due to the development of deep learning and AI, the scale of the model has grown, and it has been integrated into other fields to blend into our lives. However, in environments with limited resources such as embedded devices, it is exist difficult to apply the model and problems such as power shorta...
Wu, Di, et al. "EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization." Post training quantization arXiv preprint arXiv:2006.16669 (2020). DOI: arxiv-2006.16669
Verhelst, M. and Bert Moons. "Embedded Deep Neural Network Processing: Algorithmic and Processor Techniques Bring Deep Learning to IoT and Edge Devices." IEEE Solid-State Circuits Magazine 9 (2017): 55-65. DOI: 10.1109/MSSC.2017.2745818
Ashiquzzman Akm, Dong Su Lee, Sang Woo Kim, Lin Van Ma, Um-Tae Won, Jin Sul Kim "Node Pruning for Improved Neural Network Design" Korean Institute of Information Technology, 87-89, November. 2018.
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