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CNN Deep Learning Acceleration Algorithm for Mobile System
모바일 시스템을 위한 CNN 딥 러닝 가속화 알고리즘

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.16 no.10, 2018년, pp.1 - 9  

Park, Sungwoo ,  Han, Kyong-Ho ,  Jang, Wooyoung

초록이 없습니다.

참고문헌 (25)

  1. JKIIT Jeong 15 2 21 2017 "Trend on Artificial Intelligence Technology and Its Related Industry" 

  2. Kong, Ki-Ho, Kang, Dae-Seong. A Study of Face Detection Algorithm Using CNN Based on Symmetry-LGP & Uniform-LGP and the Skin Color. 韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, vol.15, no.1, 107-.

  3. 10.1109/iccv.2015.169 

  4. "A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning" Collobert 160 2008 

  5. 10.1109/icassp.2014.6854370 

  6. Lecun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., Haffner, P.. Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, vol.86, no.11, 2278-2324.

  7. Krizhevsky, Alex, Sutskever, Ilya, Hinton, Geoffrey E.. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, vol.60, no.6, 84-90.

  8. "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition" Simonyan 1 2015 

  9. 10.1109/sbac-pad.2008.25 

  10. 10.1109/micro.2016.7783721 

  11. "Compression of deep convolutional neural networks for fast and low power mobile applications" Kim 1 2015 

  12. 10.1109/cvpr.2016.521 

  13. 10.1145/2847263.2847265 

  14. ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems (JETC) Anwar 13 3 12pages 2017 "Structured pruning of deep convolutional neural networks" 

  15. "Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding" Han 1 2015 

  16. "Learning both weights and connections for efficient neural network" Han 1135 2015 

  17. 10.1109/cvpr.2015.7298594 

  18. "Scalpel: Customizing dnn pruning to the underlying hardware parallelism" Yu 548 2017 

  19. 10.1145/2897937.2898092 

  20. "Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding" Jia 675 2014 

  21. "Singular value decomposition tutorial" Baker 2005 

  22. Ye, Jieping. Generalized Low Rank Approximations of Matrices. Machine learning, vol.61, no.1, 167-191.

  23. "CS168: The Modern Algorithmic Toolbox Lecture# 9: The Singular Value Decomposition (SVD) and Low-Rank Matrix Approximations" Roughgarden 2 2015 

  24. "Faster cnns with direct sparse convolutions and guided pruning" Park 2016 

  25. "Scnn: An accelerator for compressed-sparse convolutional neural networks" Parashar 27 2017 

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