Results

eNauka >  Rezultati >  Adaptive µ-law Gradient Quantization for Training MLPs and CNNs
Naziv: Adaptive µ-law Gradient Quantization for Training MLPs and CNNs
Autori: Dubljanin, Milan  ; Panic, Stefan  ; Savic, Milan  ; Milosavljevic, Srdjan  
Godina: 2026
Publikacija: Advances in Electrical and Computer Engineering
ISSN: 1582-7445 Advances in Electrical and Computer Engineering Pretraži identifikator
Izdavač: Suceava: Ștefan cel Mare University of Suceava, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Romania
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 26 br. 1 str. 55-64
DOI: 10.4316/aece.2026.01006
WoS-ID: 001711306300006
Scopus-ID: 2-s2.0-105033066907
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/1033779
URL: https://aece.ro/quickview.php?year=2026&number=1&article=6¤tpage=1
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz CrossRef-a) Dubljanin, Milan
M-kategorija: 
23M23 - Međunarodni časopis kategorije M23

1
SCOPUSTM
Altmetric
Dimensions
Unpaywall

Items in eNauka are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.