Reentrenamiento de cuantificación de peso para filtros de correlación de dominio espacial dispersos y comprimidos
Autores: Sabir, Dilshad; Hanif, Muhammmad Abdullah; Hassan, Ali; Rehman, Saad; Shafique, Muhammad
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Reentrenamiento de cuantificación de peso para filtros de correlación de dominio espacial dispersos y comprimidos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Dominio espacial
Reconocimiento de patrones de correlación
Internet de las cosas
Reentrenamiento de cuantización de pesos
Transformaciones geométricas
Optimización de enjambre de partículas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
El uso del reconocimiento de patrones por correlación en el dominio espacial (CPR) en aplicaciones basadas en Internet de las cosas (IoT) a menudo enfrenta limitaciones, como recursos computacionales insuficientes y memoria limitada.
Descripción
El uso del reconocimiento de patrones por correlación en el dominio espacial (CPR) en aplicaciones basadas en Internet de las cosas (IoT) a menudo enfrenta limitaciones, como recursos computacionales insuficientes y memoria limitada.