-
1
-
2
-
3
Detecting floating-point errors via atomic conditions
Veröffentlicht in Proceedings of ACM on programming languages
VolltextArtikel -
4
-
5
-
6
-
7
-
8
-
9
Achieving high coverage for floating-point code via unconstrained programming
Veröffentlicht in SIGPLAN notices
VolltextArtikel -
10
-
11
The Hidden Power of Pure 16-bit Floating-Point Neural Networks
Veröffentlicht in arXiv.org
VolltextArtikel -
12
-
13
Standalone 16-bit Training: Missing Study for Hardware-Limited Deep Learning Practitioners
Veröffentlicht in arXiv.org
VolltextArtikel -
14
-
15
Mathematical Execution: A Unified Approach for Testing Numerical Code
Veröffentlicht in arXiv.org
VolltextArtikel -
16
Automated backward error analysis for numerical code
Veröffentlicht in SIGPLAN notices
VolltextArtikel -
17
-
18
-
19
-
20