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2025 conference-paper

Revisiting 16-Bit Neural Network Training: A Practical Approach for Resource-Limited Learning

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Rattachement africain : us, kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Revisiting 16-Bit Neural Network Training: A Practical Approach for Resource-Limited Learning
Date Crossref
22/11/2025
Éditeur
Springer Nature Singapore
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Stony Brook University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • SUNY Korea pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Virginia Tech pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • State University of New York pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Stony Brook University, SUNY Korea et Virginia Tech, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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