B-VGG16: Binary Quantized Convolutional Neuronal Network for image classification

In this work, a Binary Quantized Convolution neural network for image classification is trained and evaluated. Binarized neural networks reduce the amount of memory, and it is possible to implement them with less hardware than those that use real value variables (Floating Point 32 bits). This type o...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Urbano Pintos, Nicolás, Lacomi, Héctor, Lavorato, Mario
Formato: Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: FIUBA 2022
Materias:
Convolution Neural Network
Classification
Quantization
Redes Neuronales de Convolución
Clasificación
Cuantización
Acceso en línea:https://elektron.fi.uba.ar/elektron/article/view/169
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=elektron&d=169_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires

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