Artykuły w czasopismach na temat „Neural Network Pruning”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Neural Network Pruning”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
JORGENSEN, THOMAS D., BARRY P. HAYNES i CHARLOTTE C. F. NORLUND. "PRUNING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USING NEURAL COMPLEXITY MEASURES". International Journal of Neural Systems 18, nr 05 (październik 2008): 389–403. http://dx.doi.org/10.1142/s012906570800166x.
Pełny tekst źródłaGanguli, Tushar, i Edwin K. P. Chong. "Activation-Based Pruning of Neural Networks". Algorithms 17, nr 1 (21.01.2024): 48. http://dx.doi.org/10.3390/a17010048.
Pełny tekst źródłaKoene, Randal A., i Yoshio Takane. "Discriminant Component Pruning: Regularization and Interpretation of Multilayered Backpropagation Networks". Neural Computation 11, nr 3 (1.04.1999): 783–802. http://dx.doi.org/10.1162/089976699300016665.
Pełny tekst źródłaLing, Xing. "Summary of Deep Neural Network Pruning Algorithms". Applied and Computational Engineering 8, nr 1 (1.08.2023): 352–61. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/8/20230182.
Pełny tekst źródłaGong, Ziyi, Huifu Zhang, Hao Yang, Fangjun Liu i Fan Luo. "A Review of Neural Network Lightweighting Techniques". Innovation & Technology Advances 1, nr 2 (16.01.2024): 1–16. http://dx.doi.org/10.61187/ita.v1i2.36.
Pełny tekst źródłaGuo, Changyi, i Ping Li. "Hybrid Pruning Method Based on Convolutional Neural Network Sensitivity and Statistical Threshold". Journal of Physics: Conference Series 2171, nr 1 (1.01.2022): 012055. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012055.
Pełny tekst źródłaZou, Yunhuan. "Research On Pruning Methods for Mobilenet Convolutional Neural Network". Highlights in Science, Engineering and Technology 81 (26.01.2024): 232–36. http://dx.doi.org/10.54097/a742e326.
Pełny tekst źródłaLiang, Ling, Lei Deng, Yueling Zeng, Xing Hu, Yu Ji, Xin Ma, Guoqi Li i Yuan Xie. "Crossbar-Aware Neural Network Pruning". IEEE Access 6 (2018): 58324–37. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2874823.
Pełny tekst źródłaTsai, Feng-Sheng, Yi-Li Shih, Chin-Tzong Pang i Sheng-Yi Hsu. "Formulation of Pruning Maps with Rhythmic Neural Firing". Mathematics 7, nr 12 (17.12.2019): 1247. http://dx.doi.org/10.3390/math7121247.
Pełny tekst źródłaWang, Miao, Xu Yang, Yunchong Qian, Yunlin Lei, Jian Cai, Ziyi Huan, Xialv Lin i Hao Dong. "Adaptive Neural Network Structure Optimization Algorithm Based on Dynamic Nodes". Current Issues in Molecular Biology 44, nr 2 (7.02.2022): 817–32. http://dx.doi.org/10.3390/cimb44020056.
Pełny tekst źródłaAo, Ren, Zhang Tao, Wang Yuhao, Lin Sheng, Dong Peiyan, Chen Yen-kuang, Xie Yuan i Wang Yanzhi. "DARB: A Density-Adaptive Regular-Block Pruning for Deep Neural Networks". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, nr 04 (3.04.2020): 5495–502. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6000.
Pełny tekst źródłaLee, Donghyeon, Eunho Lee i Youngbae Hwang. "Lossless Reconstruction of Convolutional Neural Network for Channel-Based Network Pruning". Sensors 23, nr 4 (13.02.2023): 2102. http://dx.doi.org/10.3390/s23042102.
Pełny tekst źródłaPei, Songwen, Yusheng Wu, Jin Guo i Meikang Qiu. "Neural Network Pruning by Recurrent Weights for Finance Market". ACM Transactions on Internet Technology 22, nr 3 (31.08.2022): 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3433547.
Pełny tekst źródłaScholl, Carolin, Michael E. Rule i Matthias H. Hennig. "The information theory of developmental pruning: Optimizing global network architectures using local synaptic rules". PLOS Computational Biology 17, nr 10 (11.10.2021): e1009458. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009458.
Pełny tekst źródłaWu, Tao, Jiao Shi, Deyun Zhou, Xiaolong Zheng i Na Li. "Evolutionary Multi-Objective One-Shot Filter Pruning for Designing Lightweight Convolutional Neural Network". Sensors 21, nr 17 (2.09.2021): 5901. http://dx.doi.org/10.3390/s21175901.
Pełny tekst źródłaWang, Jielei, Zongyong Cui, Zhipeng Zang, Xiangjie Meng i Zongjie Cao. "Absorption Pruning of Deep Neural Network for Object Detection in Remote Sensing Imagery". Remote Sensing 14, nr 24 (9.12.2022): 6245. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246245.
Pełny tekst źródłaXiao, Penghao, Teng Xu, Xiayang Xiao, Weisong Li i Haipeng Wang. "Distillation Sparsity Training Algorithm for Accelerating Convolutional Neural Networks in Embedded Systems". Remote Sensing 15, nr 10 (17.05.2023): 2609. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102609.
Pełny tekst źródłaWu, Tingting, Chunhe Song, Peng Zeng i Changqing Xia. "Cluster-Based Structural Redundancy Identification for Neural Network Compression". Entropy 25, nr 1 (21.12.2022): 9. http://dx.doi.org/10.3390/e25010009.
Pełny tekst źródłaDuckro, Donald E., Dennis W. Quinn i Samuel J. Gardner. "Neural Network Pruning with Tukey-Kramer Multiple Comparison Procedure". Neural Computation 14, nr 5 (1.05.2002): 1149–68. http://dx.doi.org/10.1162/089976602753633420.
Pełny tekst źródłaQin, Tian, Jiang Zhang i Xihua Zhu. "Analysis of Pruning Optimization Technology Based on Deep Learning". Highlights in Science, Engineering and Technology 4 (26.07.2022): 332–38. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v4i.921.
Pełny tekst źródłaWang, Jiajun. "Research on pruning optimization techniques for neural networks". Applied and Computational Engineering 19, nr 1 (23.10.2023): 152–58. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/19/20231025.
Pełny tekst źródłaWang, Shuang, i Zhaogong Zhang. "ScoringNet: A Neural Network Based Pruning Criteria for Structured Pruning". Scientific Programming 2023 (14.04.2023): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9983781.
Pełny tekst źródłaThodberg, Hans Henrik. "IMPROVING GENERALIZATION OF NEURAL NETWORKS THROUGH PRUNING". International Journal of Neural Systems 01, nr 04 (styczeń 1991): 317–26. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065791000352.
Pełny tekst źródłaLu, Sheng. "Study on pruning optimization based on HRank pruning method". Applied and Computational Engineering 6, nr 1 (14.06.2023): 1204–11. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/6/20230600.
Pełny tekst źródłaJeczmionek, Ernest, i Piotr A. Kowalski. "Flattening Layer Pruning in Convolutional Neural Networks". Symmetry 13, nr 7 (27.06.2021): 1147. http://dx.doi.org/10.3390/sym13071147.
Pełny tekst źródłaKAMMA, Koji, Yuki ISODA, Sarimu INOUE i Toshikazu WADA. "Neural Behavior-Based Approach for Neural Network Pruning". IEICE Transactions on Information and Systems E103.D, nr 5 (1.05.2020): 1135–43. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2019edp7177.
Pełny tekst źródłaCheng, Hanjing, Zidong Wang, Lifeng Ma, Xiaohui Liu i Zhihui Wei. "Multi-task Pruning via Filter Index Sharing: A Many-Objective Optimization Approach". Cognitive Computation 13, nr 4 (25.06.2021): 1070–84. http://dx.doi.org/10.1007/s12559-021-09894-x.
Pełny tekst źródłaLiu, Yu, Yong Wang, Haojin Qi i Xiaoming Ju. "SuperPruner: Automatic Neural Network Pruning via Super Network". Scientific Programming 2021 (13.09.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9971669.
Pełny tekst źródłaGou, Longxiang, Ziyi Han i Zhimeng Yuan. "An analysis of different methods for deep neural network pruning". Applied and Computational Engineering 52, nr 1 (27.03.2024): 81–86. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/52/20241292.
Pełny tekst źródłaDing, Yunlong, i Di-Rong Chen. "Optimization Based Layer-Wise Pruning Threshold Method for Accelerating Convolutional Neural Networks". Mathematics 11, nr 15 (27.07.2023): 3311. http://dx.doi.org/10.3390/math11153311.
Pełny tekst źródłaTessier, Hugo, Vincent Gripon, Mathieu Léonardon, Matthieu Arzel, Thomas Hannagan i David Bertrand. "Rethinking Weight Decay for Efficient Neural Network Pruning". Journal of Imaging 8, nr 3 (4.03.2022): 64. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8030064.
Pełny tekst źródłaGangopadhyay, Briti, Pallab Dasgupta i Soumyajit Dey. "Safety Aware Neural Pruning for Deep Reinforcement Learning (Student Abstract)". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 13 (26.06.2023): 16212–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26966.
Pełny tekst źródłaJakob Krzyston, Rajib Bhattacharjea i Andrew Stark. "Neural network compression with feedback magnitude pruning for automatic modulation classification". ITU Journal on Future and Evolving Technologies 3, nr 2 (13.07.2022): 157–64. http://dx.doi.org/10.52953/eujf4214.
Pełny tekst źródłaGong, Wei. "A Neural Networks Pruning and Data Fusion Based Intrusion Detection Model". Applied Mechanics and Materials 651-653 (wrzesień 2014): 1772–75. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.651-653.1772.
Pełny tekst źródłaLei, Yu, Dayu Wang, Shenghui Yang, Jiao Shi, Dayong Tian i Lingtong Min. "Network Collaborative Pruning Method for Hyperspectral Image Classification Based on Evolutionary Multi-Task Optimization". Remote Sensing 15, nr 12 (13.06.2023): 3084. http://dx.doi.org/10.3390/rs15123084.
Pełny tekst źródłaAi, Fang Ju. "An Improved Pruning Algorithm for Fuzzy Neural Network". Applied Mechanics and Materials 411-414 (wrzesień 2013): 2031–36. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.411-414.2031.
Pełny tekst źródłaCamacho, Jose David, Carlos Villaseñor, Carlos Lopez-Franco i Nancy Arana-Daniel. "Neuroplasticity-Based Pruning Method for Deep Convolutional Neural Networks". Applied Sciences 12, nr 10 (13.05.2022): 4945. http://dx.doi.org/10.3390/app12104945.
Pełny tekst źródłaGe, Yisu, Shufang Lu i Fei Gao. "Small Network for Lightweight Task in Computer Vision: A Pruning Method Based on Feature Representation". Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (17.04.2021): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5531023.
Pełny tekst źródłaGrau, M. Mar Abad, i L. Daniel Hernandez Molinero. "Local Representation Neural Networks for Feature Selection". Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 3, nr 4 (20.08.1999): 326–31. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.1999.p0326.
Pełny tekst źródłaZhang, Chaoyan, Cheng Li, Baolong Guo i Nannan Liao. "Neural Network Compression via Low Frequency Preference". Remote Sensing 15, nr 12 (16.06.2023): 3144. http://dx.doi.org/10.3390/rs15123144.
Pełny tekst źródłaBondarenko, Andrey, Arkady Borisov i Ludmila Alekseeva. "Neurons vs Weights Pruning in Artificial Neural Networks". Environment. Technology. Resources. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference 3 (16.06.2015): 22. http://dx.doi.org/10.17770/etr2015vol3.166.
Pełny tekst źródłaGuo, Wenzhe, Hasan Erdem Yantır, Mohammed E. Fouda, Ahmed M. Eltawil i Khaled Nabil Salama. "Towards Efficient Neuromorphic Hardware: Unsupervised Adaptive Neuron Pruning". Electronics 9, nr 7 (27.06.2020): 1059. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9071059.
Pełny tekst źródłaAlshahrani, Mona, Othman Soufan, Arturo Magana-Mora i Vladimir B. Bajic. "DANNP: an efficient artificial neural network pruning tool". PeerJ Computer Science 3 (6.11.2017): e137. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.137.
Pełny tekst źródłaNaeem, Saad, Noreen Jamil, Habib Ullah Khan i Shah Nazir. "Complexity of Deep Convolutional Neural Networks in Mobile Computing". Complexity 2020 (17.09.2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3853780.
Pełny tekst źródłaJEARANAITANAKIJ, KIETIKUL, i OUEN PINNGERN. "SPARTAN SIMPLICITY: A PRUNING ALGORITHM FOR NEURAL NETS". Journal of Circuits, Systems and Computers 17, nr 04 (sierpień 2008): 569–96. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126608004514.
Pełny tekst źródłaHuang, Junhao, Weize Sun i Lei Huang. "Joint Structure and Parameter Optimization of Multiobjective Sparse Neural Network". Neural Computation 33, nr 4 (2021): 1113–43. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01368.
Pełny tekst źródłaМельниченко, А. В., i К. А. Здор. "INCORPORATING ATTENTION SCORE TO IMPROVE FORESIGHT PRUNING ON TRANSFORMER MODELS". Visnyk of Zaporizhzhya National University Physical and Mathematical Sciences, nr 2 (19.12.2023): 22–28. http://dx.doi.org/10.26661/2786-6254-2023-2-03.
Pełny tekst źródłaAmeen, Salem, i Sunil Vadera. "Pruning Neural Networks Using Multi-Armed Bandits". Computer Journal 63, nr 7 (26.09.2019): 1099–108. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/bxz078.
Pełny tekst źródłaCai, Mingzhuo, Yihong Su, Binyu Wang i Tianyu Zhang. "Research on compression pruning methods based on deep learning". Journal of Physics: Conference Series 2580, nr 1 (1.09.2023): 012060. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2580/1/012060.
Pełny tekst źródłaZhong, Xudong. "Convolutional Neural Network Structure Optimization based on Network Pruning". Highlights in Science, Engineering and Technology 24 (27.12.2022): 125–30. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v24i.3904.
Pełny tekst źródła