SQNR analysis and classification accuracy of the 24-bit floating point representation of the Laplacian data Source applied for quantization of weights of a multilayer perceptron

Dinčić, Milan; Perić, Zoran; Savić, Milan; Milojković, Marko; Vučić, Nikola

Rezultati

eNauka > Rezultati > SQNR analysis and classification accuracy of the 24-bit floating point representation of the Laplacian data Source applied for quantization of weights of a multilayer perceptron

Naziv:	SQNR analysis and classification accuracy of the 24-bit floating point representation of the Laplacian data Source applied for quantization of weights of a multilayer perceptron
Autori:	Dinčić, Milan ; Perić, Zoran ; Savić, Milan ; Milojković, Marko ; Vučić, Nikola
Godina:	2021
Publikacija:	XV International Conference on Systems, Automatic Control and Measurements (SAUM)
Tip rezultata:	Konferencijski rad
ISBN:	978-86-6125-243-3 Pretraži identifikator
Kolacija:	str. 144-147
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/851031
Izvor metapodataka:	(Preuzeto iz ORCID-a) Vučić, Nikola
Napomena o dostupnosti:	На основу доступних података није могуће утврдити да ли резултат постоји
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Google Scholar^TM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.