罗恩·班纳
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附属: Hewlett-Packard企业实验室,以色列海法
优化列表
2020年–今天
2023 【c23】 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 [c22] 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 【c21】 尼夫·吉拉迪 , 沙哈尔·戈特利卜 , 莫兰·什科尔尼克 , 阿萨夫·卡尼埃利 , 罗恩·班纳 , 伊拉德·霍弗 , 克菲尔·利维 , 丹尼尔·苏德利 :
DropCompute:通过计算方差减少实现简单且更健壮的分布式同步训练。 NeurIPS公司 2023 [i17] 尼夫·吉拉迪 , 沙哈尔·戈特利卜 , 莫兰·什科尔尼克 , 阿萨夫·卡尼埃利 , 罗恩·班纳 , 伊拉德·霍弗 , 克菲尔·耶胡达·利维 , 丹尼尔·苏德利 :
DropCompute:通过计算方差减少实现简单且更健壮的分布式同步训练。 CoRR公司 abs/2306.10598 ( 2023 ) 2022 [公元20年] 努里特·斯宾加恩·埃利泽 , 罗恩·班纳 , 希拉·本·雅科夫 , 伊拉德·霍弗 , 托默·迈克利 :
低精度神经网络中的功率感知。 ECCV研讨会(7) 2022 : 67-83 [i16] 马克西姆·菲什曼 , Chaim巴斯金 , 叶夫根尼·哲尔顿茨基 , 罗恩·班纳 , 阿维·门德尔森 :
图神经网络表示的可恢复性。 CoRR公司 abs/2201.12843 ( 2022 ) 【i15】 努里特·斯宾加恩·埃利泽 , 罗恩·班纳 , 伊拉德·霍弗 , 希拉·本·雅科夫 , 托默·迈克利 :
低精度神经网络中的能量感知。 CoRR公司 abs/2202.02783 ( 2022 ) [第14条] 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 ) 2021 [j5] Chaim巴斯金 , 布莱恩·克米尔 , 叶甫根尼·哲尔托兹斯基 , 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 ) 【j4】 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 ) [第19条] 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 [第18条] Nurit Spingarn公司 , 罗恩·班纳 , 托默·迈克利 :
无需优化的GAN“操纵性”。 ICLR公司 2021 [第17条] 伊泰·胡巴拉 , 尤里·纳桑 , 亚尔·哈纳尼 , 罗恩·班纳 , 丹尼尔·苏德利 :
使用小校准集进行精确的训练后量化。 ICML公司 2021 : 4466-4475 [第16条] 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 [i13] 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 ) [i12] 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 [第15条] 吉尔·肖姆龙 , 罗恩·班纳 , 莫兰·什科尔尼克 , 乌里·维瑟(Uri C.Weiser) :
什么都不感谢:用轻量级卷积神经网络预测零值激活。 ECCV(10) 2020 : 234-250 [第14条] 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 [第13条] 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 [i11] 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 ) [i10] 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 ) [第九章] 伊泰·胡巴拉 , 尤里·纳桑 , 亚尔·哈纳尼 , 罗恩·班纳 , 丹尼尔·苏德利 :
改进训练后神经量化:分层校准和整数规划。 CoRR公司 abs/2006.10518 ( 2020 ) [i8] Nurit Spingarn埃利泽 , 罗恩·班纳 , 托默·迈克利 :
无需优化的GAN操纵性。 CoRR公司 abs/2012.05328 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第12条] 罗恩·班纳 , 尤里·纳桑 , 丹尼尔·苏德利 :
用于快速部署的卷积网络的训练后4位量化。 NeurIPS公司 2019 : 7948-7956 [i7] 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 ) [i6] 吉尔·肖姆龙 , 罗恩·班纳 , 莫兰·什科尔尼克 , 乌里·维瑟(Uri C.Weiser) :
什么都不感谢:用轻量级卷积神经网络预测零值激活。 CoRR公司 abs/1909.07636 ( 2019 ) [i5] 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 ) [i4] 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 ) 2018 [第11条] 伊拉德·霍弗 , 罗恩·班纳 , 伊泰戈兰 , 丹尼尔·苏德利 :
规范问题:深层网络中高效准确的规范化方案。 NeurIPS公司 2018 : 2164-2174 [第10条] 罗恩·班纳 , 伊泰·胡巴拉 , 伊拉德·霍弗 , 丹尼尔·苏德利 :
神经网络8位训练的可缩放方法。 NeurIPS公司 2018 : 5151-5159 [i3] 伊拉德·霍弗 , 罗恩·班纳 , 伊泰戈兰 , 丹尼尔·苏德利 :
规范问题:深层网络中高效准确的规范化方案。 CoRR公司 abs/1803.01814 ( 2018 ) [i2] 罗恩·班纳 , 伊泰·胡巴拉 , 伊拉德·霍弗 , 丹尼尔·苏德利 :
神经网络8位训练的可扩展方法。 CoRR公司 abs/1805.11046 ( 2018 ) [i1] 罗恩·班纳 , 尤里·纳桑 , 伊拉德·霍弗 , 丹尼尔·苏德利 :
ACIQ:神经网络整数量化的分析剪裁。 CoRR公司 abs/1810.05723 ( 2018 ) 2013 【c9】 法比安·奎罗斯 , 曾英仁 , 利奥·夏皮拉 , 罗恩·班纳 :
使用高光贴图进行图像去模糊。 ICASSP公司 2013 : 1608-1611 2011 【c8】 罗恩·班纳 :
什么是好的图像构图? 人类视觉和电子成像 2011 : 786505 【c7】 罗恩·班纳 , 奥马尔·巴科尔 , 鲁斯·伯格曼 , 沙哈尔戈兰 , 尤瓦尔·卡梅尔 , 伊多·伊什·赫维茨 , 奥德·齐林斯基 :
用于配置管理的自动策略规则提取。 政策 2011 : 125-128 2010 【c6】 米查尔·亚哈龙 , 依拉·考恩 , 阿里克·伊茨科维奇 , 英巴尔·马哈伊姆 , 罗恩·班纳 :
确定潜在主题的PARIS算法。 ICDM研讨会 2010 : 1092-1099 【c5】 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥达 :
设计低容量备份网络以实现快速恢复。 信息通信 2010 : 1864-1872
2000 – 2009
2008 【c4】 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥达 :
无线网络中的多目标拓扑控制。 信息通信 2008 : 448-456 2007 [j3] 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥达 :
通信网络中的瓶颈路由游戏。 IEEE J.选择。 公共区域。 25 ( 6 ) : 1173-1179年 ( 2007 ) [注2] 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥达 :
用于拥塞最小化的多路径路由算法。 IEEE/ACM传输。 Netw公司。 15 ( 2 ) : 413-424 ( 2007 ) [j1] 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥尔达 :
调优的力量:一种有效设计可生存网络的新方法。 IEEE/ACM传输。 Netw公司。 15 ( 4 ) : 737-749 ( 2007 ) 2006 【c3】 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥达 :
通信网络中的瓶颈路由游戏。 信息通信 2006 2005 【c2】 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥达 :
拥塞最小化的多径路由算法。 网络 2005 : 536-548 2004 【c1】 罗恩·班纳 , 阿里尔·奥达 :
调节的力量:一种有效设计可生存网络的新方法。 ICNP公司 2004 : 2-11