Anush Sankaran, Olivier Mastropietro, Ehsan Saboori, Yasser Idris, Davis Sawyer, Mohammadhossein Askari Hemmat et Ghouthi Boukli Hacene
Communication écrite (2021)
Un lien externe est disponible pour ce document| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| ISBN: | 9781577358664 |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/48695/ |
| Nom de la conférence: | 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence |
| Date(s) de la conférence: | 2021-02-02 - 2021-02-09 |
| Maison d'édition: | Assoc Advancement Artificial Intelligence |
| DOI: | 10.48550/arxiv.2101.04073 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.48550/arxiv.2101.04073 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:00 |
| Dernière modification: | 21 août 2025 12:57 |
| Citer en APA 7: | Sankaran, A., Mastropietro, O., Saboori, E., Idris, Y., Sawyer, D., Askari Hemmat, M., & Hacene, G. B. (février 2021). Deeplite Neutrino (TM): An End-to-End Framework for Constrained Deep Learning Model Optimization [Communication écrite]. 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence. https://doi.org/10.48550/arxiv.2101.04073 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
