卷积优化方法之Winograd 在卷积神经网络当中, 卷积运算是尤其是计算敏感的, 尤其是在端上设备中, 对于性能的要求更为苛刻。对于卷积优化的方法也有很多种,本文便针对近年来最常见的优化方法Winograd做一个简单总结。 相关资料 winograd算法最早是1980年由Terry ...
卷积的定义 向量的计算 给定向量: a a ,a ,.,a n , b b ,b ,...,b n 向量和: a b a b , a b , ... ,a n b n 内积: a cdot b a b a b ... a n b n 卷积: a b c , c ,...,c n ,其中 C k sum i j k, i,j lt n a ib j, k , ,..., n 即 begin alig ...
2019-04-07 10:30 0 1091 推荐指数:
卷积优化方法之Winograd 在卷积神经网络当中, 卷积运算是尤其是计算敏感的, 尤其是在端上设备中, 对于性能的要求更为苛刻。对于卷积优化的方法也有很多种,本文便针对近年来最常见的优化方法Winograd做一个简单总结。 相关资料 winograd算法最早是1980年由Terry ...
1、卷积的数学意义 从数学上讲,卷积与加减乘除一样是一种运算,其运算的根本操作是将两个函数的其中一个先平移,然后再与另一个函数相称后的累加和。这个运算过程中,因为涉及到积分、级数的操作,所以看起来很复杂。在卷积(转自wiki百科)中已经讲过了卷积的定义如下所示: 对于定义在连续域的函数 ...
目录 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...
前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep ...
本文内容来自名为convolutional networks for images, speech, and time-series的论文 作者:Yann LeCun, Yoshua Bengio 由于BP网络在复杂、高维、非线性上强大的学习分类能力,被广泛应用于图像识别、语言识别等领域 ...
DFT应用——快速卷积之重叠保留法理解 一、重叠保留法介绍: 仍然采用分段求卷积再组合的方法。 该方法与重叠相加法的区别为: ⅰ. 对序列x(n)以M为长度重叠分段为xi(n) ,其后段与前段有N-1个重叠点; ⅱ. 每段以M为周期计算循环卷积 ;(用FFT) ⅲ. 将每段得到的循环 ...
这份是本人的学习笔记,课程为网易公开课上的斯坦福大学公开课:傅里叶变换及其应用。 在傅里叶变换中有时域$f(t)$,频域$F(s)$,他们的对应关系按照如下方式标记: $f(t) \ \leftrightarrow \ F(s)$ 时延性(Delayed) $f(t-b ...
之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv ...