kompaktne vaade prindi

GENIE: GENetIc Algorithm-Based REliability Assessment Methodology for Deep Neural Networks

autor
Nazari, Samira
Taheri, Mahdi
Azarpeyvand, Ali
Afsharchi, Mohsen
Herglotz, Christian
Jenihhin, Maksim
vastutusandmed
Samira Nazari, Mahdi Taheri, Ali Azarpeyvand, Mohsen Afsharchi, Christian Herglotz, Maksim Jenihhin
allikas
2025 11th International Conference on Computing and Artificial Intelligence : ICCAI 2025 : 28-31 March 2025, Kyoto, Japan : proceedings
ilmumiskoht
Piscataway
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2025
leheküljed
p. 264-271
konverentsi nimetus, aeg
11th International Conference on Computing and Artificial Intelligence, ICCAI 2025, 28-31 March 2025
konverentsi toimumispaik
Kyoto
leitav
https://doi.org/10.1109/ICCAI66501.2025.00049
märksõna
tehisnärvivõrgud
mäluseadmed
algoritmid
töökindlus
Scopus
Article at Scopus
võtmesõna
deep neural networks
DNN accelerator
memory overhead
parallel processing
reliability
ISBN
9798331524913
märkused
Bibliogr.: 15 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Nazari, S., Taheri, M., Azarpeyvand, A., Afsharchi, M., Herglotz, C., Jenihhin, M. GENIE: GENetIc Algorithm-Based REliability Assessment Methodology for Deep Neural Networks // 2025 11th International Conference on Computing and Artificial Intelligence : ICCAI 2025 : 28-31 March 2025, Kyoto, Japan : proceedings. Piscataway : IEEE, 2025. p. 264-271. https://doi.org/10.1109/ICCAI66501.2025.00049