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Per-Tensor Fixed-Point Quantization of the Back-Propagation Algorithm., und . CoRR, (2018)Analytical Guarantees on Numerical Precision of Deep Neural Networks., , und . ICML, Volume 70 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 3007-3016. PMLR, (2017)Carrier-sense protocols for packet-switched smart antenna basestations., und . ICNP, Seite 45-52. IEEE Computer Society, (1997)Minimum precision requirements for the SVM-SGD learning algorithm., , , , und . ICASSP, Seite 1138-1142. IEEE, (2017)Carrier-Sense Protocols for Packet-Switched Smart Antenna Basestations., und . IJWIN, 7 (3): 133-148 (2000)Per-Tensor Fixed-Point Quantization of the Back-Propagation Algorithm., und . ICLR (Poster), OpenReview.net, (2019)PredictiveNet: An energy-efficient convolutional neural network via zero prediction., , , und . ISCAS, Seite 1-4. IEEE, (2017)An Analytical Method to Determine Minimum Per-Layer Precision of Deep Neural Networks., und . ICASSP, Seite 1090-1094. IEEE, (2018)Accumulation Bit-Width Scaling For Ultra-Low Precision Training Of Deep Networks., , , , , , und . ICLR (Poster), OpenReview.net, (2019)True Gradient-Based Training of Deep Binary Activated Neural Networks Via Continuous Binarization., , , , und . ICASSP, Seite 2346-2350. IEEE, (2018)