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활성화 함수의 근사화를 통한 MLP 가속기 구현

이상일 최세진 이광엽 Lee, Sang-Il Choi, Sejin Lee, Kwang-yeob 2018년

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논문상세정보

- 저자 이상일 최세진 이광엽 Lee, Sang-Il Choi, Sejin Lee, Kwang-yeob
- 주제어 Machine Learning PLAN ANN MLP Sigmoid function
- 참고문헌( 0)
유사주제 논문( 6,177)

인용/피인용

활성화 함수의 근사화를 통한 MLP 가속기 구현

' 활성화 함수의 근사화를 통한 MLP 가속기 구현' 의 주제별 논문영향력

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	응용 물리 Machine Learning PLAN ann mlp sigmoid function
6,180	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 피인용횟수	주제별 논문영향력
주제분류(KDC/DDC)	응용 물리	4,649	0	0.0%
주제어	Machine Learning	1,367	0	0.0%
	PLAN	3	0	0.0%
	ann	105	0	0.0%
	mlp	49	0	0.0%
	sigmoid function	10	0	0.0%
계		6,183	0	0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수			0