Parameter-Efficient Convolutional Neural Networks using Wavelet Transforms
Convolutional Neural Networks (CNN's) are known to perform well on computer vision tasks such as image classification, image segmentation, and object detection. However, one major drawback of CNN's is the huge amount of computing and memory resources needed to train them. In this paper, we...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Malubay, Arnel L., Santos, Kurt Anthony C.De Los, Nable, Job A |
---|---|
التنسيق: | text |
منشور في: |
Archīum Ateneo
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://archium.ateneo.edu/mathematics-faculty-pubs/255 https://doi.org/10.1063/5.0192309 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Ateneo De Manila University |
مواد مشابهة
-
Efficient architecture for discrete wavelet transform using daubechies
بواسطة: Zhang Xiaoyin
منشور في: (2011) -
Prediction of time series using wavelet transform and neural network
بواسطة: Piyamas Kanuan
منشور في: (2012) -
Klasifikasi Sentimen Ulasan Konsumen Menggunakan Convolutional Neural Network
بواسطة: Bayu Aldiyansyah
منشور في: (2019) -
The application of wavelet transform to analyze the rainfall data
بواسطة: Nareemal Hilae
منشور في: (2018) -
Fundamental Phase Space Formula for the Similitude Group
بواسطة: Natividad, Laarni B., وآخرون
منشور في: (2024)