布莱恩·克米尔
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2020年–今天
2023 [j3] 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
平滑模型中通过噪声注入的对抗鲁棒性。 申请。 智力。 53 ( 8 ) : 9483-9498 ( 2023 ) 【c6】 布莱恩·克米尔 , 罗恩·班纳 , 伊拉德·霍弗 , 希拉·本·雅科夫 , 丹尼尔·苏德利 :
使用标准格式的4位矩阵乘法进行精确的神经训练。 ICLR公司 2023 【c5】 布莱恩·克米尔 , 伊泰·胡巴拉 , 罗恩·班纳 , 丹尼尔·苏德利 :
神经梯度的最小方差无偏N:M稀疏性。 ICLR公司 2023 2022 [i12] 布莱恩·克米尔 , 伊泰·胡巴拉 , 罗恩·班纳 , 丹尼尔·苏德利 :
激活和神经梯度的最佳细粒度N:M稀疏性。 CoRR公司 abs/2203.10991 ( 2022 ) [i11] 塔尔·罗赞 , 莫舍·金希 , 布莱恩·克米尔 , 阿维·门德尔森 , Chaim巴斯金 :
双模分布式二值化神经网络。 CoRR公司 abs/2204.02004 ( 2022 ) 2021 [注2] Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
CAT:压缩软件培训,用于减少带宽。 J.马赫。 学习。 物件。 22 : 269:1-269:20 ( 2021 ) [j1] 尤里·纳桑 , 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
损失感知训练后量化。 机器。 学习。 110 ( 11 ) : 3245-3262 ( 2021 ) 【c4】 布莱恩·克米尔 , 利亚德·本·乌里 , 莫兰·什科尔尼克 , 伊拉德·霍弗 , 罗恩·班纳 , 丹尼尔·苏德利 :
神经梯度接近对数正态:改进的量化和稀疏训练。 ICLR公司 2021 【c3】 伊泰·胡巴拉 , 布莱恩·克米尔 , 莫舍岛 , 罗恩·班纳 , 约瑟夫·纳尔 , 丹尼尔·苏德利 :
加速稀疏神经训练:找到N:M可转座面具的一种可行且有效的方法。 NeurIPS公司 2021 : 21099-21111 [i10] 伊泰·胡巴拉 , 布莱恩·克米尔 , 莫舍岛 , 罗恩·班纳 , 塞菲·纳尔 , 丹尼尔·苏德利 :
加速稀疏神经训练:找到N:M可转座面具的一种可行且有效的方法。 CoRR公司 abs/2102.08124 ( 2021 ) [第九章] 布莱恩·克米尔 , 罗恩·班纳 , 伊拉德·霍弗 , 希拉·本·雅科夫 , 丹尼尔·苏德利 :
对数无偏量化:深度学习中的实用4位训练。 CoRR公司 腹肌/2112.10769 ( 2021 ) 2020 【c2】 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 叶夫根尼·叶尔莫林 , 亚历克斯·卡尔巴乔夫斯基 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
用于能量高效CNN推理的特征映射变换编码。 国际JCNN 2020 : 1-9 【c1】 莫兰·什科尔尼克 , 布莱恩·克米尔 , 罗恩·班纳 , 吉尔·肖姆龙 , 尤里·纳桑 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 , 乌里·维瑟(Uri C.Weiser) :
稳健的量化:一个模型来统领一切。 NeurIPS公司 2020 [i8] 莫兰·什科尔尼克 , 布莱恩·克米尔 , 罗恩·班纳 , 吉尔·肖姆龙 , 尤里·纳桑 , 亚历山大·布朗斯坦 , 乌里·维瑟(Uri C.Weiser) :
稳健的量化:一个模型来统领一切。 CoRR公司 abs/2002.07686 ( 2020 ) [i7] 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 布莱恩·克米尔 , 阿维·门德尔森 , 亚历克斯·M·布朗斯坦 :
有色噪声注入用于训练对抗性鲁棒神经网络。 CoRR公司 abs/2003.02188 ( 2020 ) [i6] 布莱恩·克米尔 , 利亚德·本·乌里 , 莫兰·什科尔尼克 , 伊拉德·霍弗 , 罗恩·班纳 , 丹尼尔·苏德利 :
神经梯度是对数正态分布的:理解稀疏和量化训练。 CoRR公司 abs/2006.08173 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [i5] Yochai Zur公司 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 布莱恩·克米尔 , 伊泰·埃夫隆 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
卷积神经网络滤波级非均匀压缩的学习。 CoRR公司 abs/1904.09872 ( 2019 ) [i4] 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 罗恩·班纳 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 叶夫根尼·叶尔莫林 , 亚历克斯·卡尔巴乔夫斯基 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
用于能量高效CNN推理的特征映射变换编码。 CoRR公司 abs/1905.10830 ( 2019 ) [i3] Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
CAT:压缩软件培训,用于减少带宽。 CoRR公司 abs/1909.11481 ( 2019 ) [i2] 尤里·纳桑 , 布莱恩·克米尔 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
损失感知培训后量化。 CoRR公司 abs/1911.07190 ( 2019 ) [i1] 亚尼夫·涅姆科夫斯基 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 亚历山大·布朗斯坦 , 阿维·门德尔森 :
对抗训练模型的平滑推理。 CoRR公司 abs/1911.07198 ( 2019 )