NADALINI, DAVIDE

NADALINI, DAVIDE  

Dipartimento di Automatica e Informatica  

091483  

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Compressed Latent Replays for Lightweight Continual Learning on Spiking Neural Networks / Dequino, Alberto; Carpegna, Alessio; Nadalini, Davide; Savino, Alessandro; Benini, Luca; Di Carlo, Stefano; Conti, Francesco. - ELETTRONICO. - 1:(2024), pp. 240-245. (Intervento presentato al convegno 2024 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI) tenutosi a Knoxville, TN (USA) nel 01-03 July 2024) [10.1109/isvlsi61997.2024.00052]. 1-gen-2024 Dequino, AlbertoCarpegna, AlessioNadalini, DavideSavino, AlessandroBenini, LucaDi Carlo, StefanoConti, Francesco Compressed_Latent_Replays_for_Lightweight_Continual_Learning_on_Spiking_Neural_Networks.pdf
Reduced precision floating-point optimization for Deep Neural Network On-Device Learning on microcontrollers / Nadalini, Davide; Rusci, Manuele; Benini, Luca; Conti, Francesco. - In: FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS. - ISSN 0167-739X. - 149:(2023), pp. 212-226. [10.1016/j.future.2023.07.020] 1-gen-2023 Davide NadaliniLuca Benini + ArXiv.pdf1-s2.0-S0167739X23002728-main.pdf
PULP-TrainLib: Enabling On-Device Training for RISC-V Multi-core MCUs Through Performance-Driven Autotuning / Nadalini, Davide; Rusci, Manuele; Tagliavini, Giuseppe; Ravaglia, Leonardo; Benini, Luca; Conti, Francesco. - STAMPA. - (2022), pp. 200-216. (Intervento presentato al convegno 22nd International Conference, SAMOS 2022 tenutosi a Samos, Greece nel July 3–7, 2022) [10.1007/978-3-031-15074-6_13]. 1-gen-2022 Nadalini, DavideBenini, Luca + PULP-TrainLib - Springer Version.pdfPULP-TrainLib-Editoriale-Compressed.pdf
A TinyML Platform for On-Device Continual Learning with Quantized Latent Replays / Ravaglia, Leonardo; Rusci, Manuele; Nadalini, Davide; Capotondi, Alessandro; Conti, Francesco; Benini, Luca. - In: IEEE JOURNAL ON EMERGING AND SELECTED TOPICS IN CIRCUITS AND SYSTEMS. - ISSN 2156-3365. - 11:4(2021), pp. 789-802. [10.1109/JETCAS.2021.3121554] 1-gen-2021 Nadalini DavideBenini Luca + TinyML_redux.pdfA_TinyML_Platform_for_On-Device_Continual_Learning_With_Quantized_Latent_Replays.pdf