[winograd]winograd算法在卷积中的应用
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 ...
原文：NVDLA中Winograd卷积的设计
在AI芯片：高性能卷积计算中的数据复用曾提到，基于变换域的卷积计算 譬如Winograd卷积 并不能适应算法上对卷积计算多变的需求。但Winograd卷积依旧出现在刚刚公开的ARM Ethos N 和Ethos N NPUs的支持特性中，本文将利用Nvidia开源的NVIDIA Deep Learning Accelerator NVDLA 为例，分析在硬件中支持Winograd卷积的实现方式， ...
2019-10-30 21:13 0 787 推荐指数：
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是显存还是内存空间不足引致的，一般考虑减少卷积层卷积核数目、减少全链接层输出数目或者掏钱买内存。 模型训 ...
Coppersmith-Winograd 算法
转自：https://www.douban.com/group/topic/29658298/ 对正整数 $q$，定义张量 $T$，其对应的多项式为 $p(X,Y,Z)=\sum_{i=1}^ ...
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深度学习中的各种卷积
原文地址：http://www.sohu.com/a/298275731_468638 如果你听过深度学习中不同的卷积类型，包括： 2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/Spatially Separable/Depthwise Separable/Flattened ...