原文:轻量级神经网络平台tiny-dnn实践

tiny dnn跑起来 github: https: github.com tiny dnn tiny dnn build 先上github下载tiny dnn的源码 这个深度学习框架可以在多平台运行,而且不依赖任何的库,是新人上手的好项目 但是这个项目本身不带makefile如果想在ubuntu下面运行,需要先用跨平台的编译工具cmake来生成makefile文件故我先安装一个cmake工具, ...

2017-03-30 14:31 0 3619 推荐指数:

查看详情

轻量级神经网络设计

引言   深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中,并取得了巨大成功。然而,由于存储空间和功耗的限制,神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向: 人工设计轻量化神经网络 ...

Wed Jun 02 18:34:00 CST 2021 0 1974
机器学习|轻量级卷积神经网络——MobileNet

谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络 ...

Thu Dec 13 00:04:00 CST 2018 0 2025
深度神经网络DNN

深度神经网络DNN) 深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络     在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是 ...

Tue Feb 21 15:40:00 CST 2017 0 4231
神经网络入门之DNN(一)

神经网络简史   神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力 ...

Mon Sep 05 02:01:00 CST 2016 0 27136
神经网络DNN —— 优化算法

   建议:可以查看吴恩达的深度学习视频,里面对这几个算法有详细的讲解。 一、指数加权平均   说明:在了解新的算法之前需要先了解指数加权平均,这个是Momentum、RMSprop、Ad ...

Wed Aug 07 01:05:00 CST 2019 0 947
全连接神经网络(DNN)

全连接神经网络(DNN)是最朴素的神经网络,它的网络参数最多,计算量最大。 网络结构   DNN的结构不固定,一般神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,一个DNN结构只有一个输入层,一个输出层,输入层和输出层之间的都是隐藏层。每一层神经网络有若干神经元(下图中蓝色圆圈),层与层之间神经元相互连接 ...

Mon Nov 19 04:22:00 CST 2018 0 1137
MnasNet:经典轻量级神经网络搜索方法 | CVPR 2019

论文提出了移动端的神经网络架构搜索方法,该方法主要有两个思路,首先使用多目标优化方法将模型在实际设备上的耗时融入搜索中,然后使用分解的层次搜索空间,来让网络保持层多样性的同时,搜索空间依然很简洁,能够使得搜索的模型在准确率和耗时中有更好的trade off   来源:【晓飞的算法工程笔记 ...

Tue Jul 14 22:56:00 CST 2020 0 1294
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM