Reduced Order Models and Approximations for Hardware Acceleration of Neural Networks
Reduced Order Models and Approximations for Hardware Acceleration of Neural Networks
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- 최종처리일시
- 20220210093903
- ISBN
- 9798535548562
- DDC
- 621.3
- 저자명
- Azari, Elham.
- 서명/저자
- Reduced Order Models and Approximations for Hardware Acceleration of Neural Networks
- 발행사항
- [Sl] : Arizona State University, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 171 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-02, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Vrudhula, Sarma.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Arizona State University, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Computer engineering
- 일반주제명
- Computer science
- 일반주제명
- Design
- 일반주제명
- Energy efficiency
- 일반주제명
- Accuracy
- 일반주제명
- Random variables
- 일반주제명
- Sensitivity analysis
- 일반주제명
- Classification
- 키워드
- LSTM
- 키워드
- Machine learning
- 키워드
- Neural networks
- 키워드
- Polynomial chaos
- 기타저자
- Arizona State University Computer Engineering
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-02B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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