prindi

Analysis and improvement of resilience for long short-term memory neural networks

autor
Ahmadilivani, Mohammad Hasan
Raik, Jaan
Daneshtalab, Masoud
Kuusik, Alar
vastutusandmed
Mohammad Hasan Ahmadilivani, Jaan Raik, Masoud Daneshtalab, Alar Kuusik
allikas
2023 IEEE International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI and Nanotechnology Systems (DFT)
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2023
konverentsi nimetus, aeg
36th IEEE InternationalSymposium on Defect andFault Tolerancein VLSIandNanotechnology Systems (DFT), 3-5 October 2023
konverentsi toimumispaik
Juan-les-Pins, France
leitav
https://doi.org/10.1109/DFT59622.2023.10313559
märksõna
rikked
veakindlus
Fourier' teisendus
meditsiin
lühiajaline mälu
nanotehnoloogia
võtmesõna
fault tolerance
fault tolerant systems
discrete Fourier transforms
medical services
very large scale integration
long short term memory
nanotechnology
ISSN
2765-933X
ISBN
979-8-3503-1500-4
märkused
Bibliogr.: 12 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Ahmadilivani, M. H., Raik, J., Daneshtalab, M., Kuusik, A. Analysis and improvement of resilience for long short-term memory neural networks // 2023 IEEE International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI and Nanotechnology Systems (DFT). : IEEE, 2023. https://doi.org/10.1109/DFT59622.2023.10313559