Deeplite Neutrino (TM): An End-to-End Framework for Constrained Deep Learning Model Optimization

Anush Sankaran, Olivier Mastropietro, Ehsan Saboori, Yasser Idris, Davis Sawyer, Mohammadhossein Askari Hemmat, Ghouthi Boukli Hacene

Communication écrite (2021)

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Département:
Département de génie informatique et génie logiciel
ISBN:
9781577358664
Adresse 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
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:48695
ORCID
Date du dépôt:
18 avr. 2023 15:00
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:03
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

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