Wykaz publikacji wybranego autora

Marcin Pietroń, dr inż.

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, Instytut Elektroniki

2018
[dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja

[dyscyplina 2] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / informatyka (50%)

[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / elektronika

Identyfikatory Autora	Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych
ORCID: 0000-0001-9357-9231 połącz konto z ORCID ResearcherID: brak Scopus: 36570697100 PBN: 5e70942d878c28a0473b7b00	OPI Nauka Polska System Informacyjny AGH (SkOs)

Identyfikatory Autora

Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-9357-9231 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 36570697100

PBN: 5e70942d878c28a0473b7b00

sortowanie:

1

Improvements of monotonicity approach to solve interval parametric linear systems / Iwona SKALNA, Marcin PIETROŃ, Milan Hladík // W: Parallel Processing and Applied Mathematics : 13th international conference, PPAM 2019 : Białystok, Poland, September 8–11, 2019 : revised selected papers, Pt. 2 / eds. Roman Wyrzykowski [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2020. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12044. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-43221-8 ; e-ISBN: 978-3-030-43222-5. — S. 374–383. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 381–383, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-03-19
keywords: parametric linear systems, monotonicity approach, revised aﬃne forms, matrix equation

Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Iwona Skalna

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-43222-5_33

2

Methodologies of compressing a stable performance convolutional neural networks in image classification / Mo'taz Al-Hami, Marcin PIETROŃ, Raul Casas, Maciej WIELGOSZ // Neural Processing Letters ; ISSN 1370-4621. — 2020 vol. 51 iss. 1, s. 105–127. — Bibliogr. s. 125–127, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-07-20. — tekst: https://link-1springer-1com-1nyztljp60011.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2Fs11063-019-10076-y.pdf
keywords: clustering, k-means, fixed point, quantization, histogram, convolutional neural network, pruning, CNN, hybrid quantization, incremental pruning, partial quantization

Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Maciej Wielgosz

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s11063-019-10076-y

3

Retrain or not retrain? – efficient pruning methods of deep CNN networks / Marcin PIETROŃ, Maciej WIELGOSZ // W: Computational Science - ICCS 2020 : 20th International Conference : Amsterdam, The Netherlands, June 3–5, 2020 : proceedings, Pt. 3 / eds. Valeria V. Krzhizhanovskaya, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2020. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12139. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-50419-9 ; e-ISBN: 978-3-030-50420-5. — S. 452–463. — Bibliogr. s. 462–463, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-15. — tekst: https://link-1springer-1com-1000048jt0111.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-50420-5_34.pdf
keywords: image processing, deep learning, pruning, CNN

Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Maciej Wielgosz

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-50420-5_34