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USING COMPUTING FIRST PRINCIPLES TO IMPROVE THE SYMBIOTIC PERFORMANCE IN ALGORITHMS AND PROCESSORS USED IN LOW-POWERED MACHINE LEARNING

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USING COMPUTING FIRST PRINCIPLES TO IMPROVE THE SYMBIOTIC PERFORMANCE IN ALGORITHMS AND PROCESSORS USED IN LOW-POWERED MACHINE LEARNING

国立国会図書館永続的識別子
info:ndljp/pid/12361091
資料種別
博士論文
著者
Nsinga, Robert
出版者
-
出版年
2022-09-20
資料形態
デジタル
ページ数・大きさ等
-
授与大学名・学位
徳島大学,博士(工学)
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Using less electric power or speeding up processing is catching the interests of researchers in deep learning. Models have grown in complexity and siz...

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書誌情報

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デジタル

資料種別
博士論文
著者・編者
Nsinga, Robert
著者標目
出版年月日等
2022-09-20
出版年(W3CDTF)
2022-09-20
並列タイトル等
コンピューティングの第一原理を使用して、低電力の機械学習で使用されるアルゴリズムとプロセッサの共生パフォーマンスを向上させる
授与機関名
徳島大学
授与年月日
2022-09-20
授与年月日(W3CDTF)
2022-09-20