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Fault-Tolerant Training Enabled by On-Line Fault Detection for RRAM-Based Neural Computing Systems., , , , und . IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst., 38 (9): 1611-1624 (2019)BoolNet: Minimizing The Energy Consumption of Binary Neural Networks., , , , , , und . CoRR, (2021)THInImg: Cross-modal Steganography for Presenting Talking Heads in Images., , , und . CoRR, (2023)MoA: Mixture of Sparse Attention for Automatic Large Language Model Compression., , , , , , , , , und 3 andere Autor(en). CoRR, (2024)aw_nas: A Modularized and Extensible NAS framework., , , , , , , , , und . CoRR, (2020)FTT-NAS: Discovering Fault-Tolerant Neural Architecture., , , , , und . ASP-DAC, Seite 211-216. IEEE, (2020)DSA: More Efficient Budgeted Pruning via Differentiable Sparsity Allocation., , , , , und . ECCV (3), Volume 12348 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 592-607. Springer, (2020)Fault-Tolerant Training with On-Line Fault Detection for RRAM-Based Neural Computing Systems., , , , und . DAC, Seite 33:1-33:6. ACM, (2017)Linear Combination of Saved Checkpoints Makes Consistency and Diffusion Models Better., , , , , , , , , und . CoRR, (2024)Multi-shot NAS for Discovering Adversarially Robust Convolutional Neural Architectures at Targeted Capacities., , , , , und . CoRR, (2020)