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Differentially Private Federated Learning with Local Regularization and Sparsification 会议论文
, 线上, 2022-6
作者:  Cheng AD(程安达);  Wang PS(王培松);  Zhang X(张希);  Cheng J(程健)
Adobe PDF(312Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：128/53  |  提交时间：2023/06/05
Block Convolution: Towards Memory-Efficient Inference of Large-Scale CNNs on FPGA 会议论文
, Dresden, Germany, 2018
作者:  Li, Gang;  Li, Fanrong;  Zhao, Tianli;  Cheng, Jian
Adobe PDF(244Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：150/55  |  提交时间：2022/06/14
Dynamic Dual Gating Neural Networks 会议论文
, Online, 2021
作者:  Li, Fanrong;  Li, Gang;  He, Xiangyu;  Cheng, Jian
Adobe PDF(1988Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：196/61  |  提交时间：2022/06/14
A System-Level Solution for Low-Power Object Detection 会议论文
, Seoul, Korea, 2019
作者:  Li, Fanrong;  Mo, Zitao;  Wang, Peisong;  Liu, Zejian;  Zhang, Jiayun;  Li, Gang;  Hu, Qinghao;  He, Xiangyu;  Leng, Cong;  Zhang, Yang;  Cheng, Jian
Adobe PDF(869Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：217/67  |  提交时间：2022/06/14
EBERT: Efficient BERT Inference with Dynamic Structured Pruning 会议论文
, Online, 2021
作者:  Liu, Zejian;  Li, Fanrong;  Li, Gang;  Cheng, Jian
Adobe PDF(1219Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：168/56  |  提交时间：2022/06/14
Block Convolution: Towards Memory-Efficient Inference of Large-Scale CNNs on FPGA 期刊论文
IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2021, 期号: 2021.5, 页码: 1-1
作者:  Li, Gang;  Liu, Zejian;  Li, Fanrong;  Cheng, Jian
Adobe PDF(6174Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：211/44  |  提交时间：2022/02/15
block convolution  memory-efficient  off-chip transfer  fpga  cnn accelerator  
Revisiting Parameter Sharing for Automatic Neural Channel Number Search 会议论文
, Online, 2020.12.06-2020.12.12
作者:  Wang JX(王家兴);  Bo HL(柏昊立);  Wu JX(吴家祥);  Shi XP(史旭鹏);  Huang JZ(黄俊洲);  Michael Lyu;  Irwin King;  Cheng J(程健)
Adobe PDF(2004Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：212/47  |  提交时间：2021/06/16
Neural Architecture Search  Model Compression  Parameter Sharing  
Bayesian Automatic Model Compression 期刊论文
IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING, 2020, 卷号: 14, 期号: 4, 页码: 727-736
作者:  Wang, Jiaxing;  Bai, Haoli;  Wu, Jiaxiang;  Cheng, Jian
Adobe PDF(1918Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：323/63  |  提交时间：2020/12/04
Quantization  automatic machine learning  model compression  Bayes methods  Mathematical model  Training  Mixture models  Optimization  Machine learning  Bayesian learning  quantizartion  explainability  
Recent advances in efficient computation of deep convolutional neural networks 期刊论文
FRONTIERS OF INFORMATION TECHNOLOGY & ELECTRONIC ENGINEERING, 2018, 卷号: 19, 期号: 1, 页码: 64-77
作者:  Cheng, Jian;  Wang, Pei-song;  Li, Gang;  Hu, Qing-hao;  Lu, Han-qing
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Deep Neural Networks  Acceleration  Compression  Hardware Accelerator