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## タイトル: 色モデル情報ビットプレーン符号化によるスパイクニューラルネットワーク精度の向上
## リンク: https://arxiv.org/abs/2410.08229
## 概要:
スパイクニューラルネットワーク（SNN）は、低消費電力やメモリ使用量の少なさなどの利点から、計算論的神経科学および人工知能において有望なパラダイムとして台頭してきました。しかし、その実用化は、特に性…
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I recently started reading into neural/learned compression and implemented a simple CNN training pipeline using image data that I previously encoded/compressed with a neural compression model. Neural …
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Get the SVN and later the neural network to run on the ESP32 and test performance.
Requires developing a process to compress the results of machine learning and integrating it into the firmware.
Res…
xjjak updated
7 months ago
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Hey John! Here's the curriculum that I've worked on in the past. It's a bit less focused on language models as a sole topic, and more on modern ML from a broad perspective.
- Essential Concepts of …
zmaas updated
2 months ago
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- https://arxiv.org/abs/1911.02497
- 2019
深層ニューラルネットワーク（DNN）は、学習したタスクに必要な量よりもはるかに多くの重みを高精度で表現していることが多い。
そのため、重みの刈り込みや量子化などの手法を用いて圧縮することで、精度を落とさずにモデルサイズと推論時間を削減できることが多い。
しかし、DNN、ハードウェアプラットフォーム、最…
e4exp updated
3 years ago
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### System Info
```shell
Transformers fails with the following error, when trying to use AWQ with TGI / neural compression enginer, or optimum habana
ValueError: AWQ is only available on GPU
```
#…
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## タイトル: NAS-BNN: バイナリニューラルネットワークのためのニューラルアーキテクチャサーチ
## リンク: https://arxiv.org/abs/2408.15484
## 概要:
2値ニューラルネットワーク（BNN）は、従来の完全精度ネットワークと比較して、推論効率と圧縮率が高いため、大きな注目を集めています。しかし、BNNの独自の特性により、強力な2値アーキテクチャ…
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Hello,
I'm attempting to train a model for a micro-controller that only supports 8-bit precision or lower.
This works perfectly when training using your `QuantizationAwareTrainingConfig`.
In add…
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# KD History
## History
**Pattern**
```
- 2020-05 **[Name]** paper_full_name [[Paper](paperlink)] [[Code](codelink)] [[Note](notelink)] #tags
```
- 2006 Model Compression [[Paper](http://www.c…
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## 一言でいうと
機械学習モデルをより低コストで動かすための研究についてのサーベイ。冗長パラメーターの削除、行列因子分解による計算コスト削減、省エネ特化モデルの作成、蒸留といった4つの類型に分類されて紹介されている。
![image](https://user-images.githubusercontent.com/544269/34589658-37246f28-f1f5-11e…