原文:輕量級神經網絡平台tiny-dnn實踐

tiny dnn跑起來 github: https: github.com tiny dnn tiny dnn build 先上github下載tiny dnn的源碼 這個深度學習框架可以在多平台運行,而且不依賴任何的庫,是新人上手的好項目 但是這個項目本身不帶makefile如果想在ubuntu下面運行,需要先用跨平台的編譯工具cmake來生成makefile文件故我先安裝一個cmake工具, ...

2017-03-30 14:31 0 3619 推薦指數:

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輕量級神經網絡設計

引言   深度神經網絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器視覺任務中,並取得了巨大成功。然而,由於存儲空間和功耗的限制,神經網絡模型在嵌入式設備上的存儲與計算仍然是一個巨大的挑戰。 目前工業級和學術界設計輕量化神經網絡模型主要有4個方向: 人工設計輕量化神經網絡 ...

Wed Jun 02 18:34:00 CST 2021 0 1974
機器學習|輕量級卷積神經網絡——MobileNet

谷歌論文題目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他參考: CNN模型之MobileNet Mobilenet網絡的理解 輕量化網絡 ...

Thu Dec 13 00:04:00 CST 2018 0 2025
深度神經網絡DNN

深度神經網絡DNN) 深度神經網絡(Deep Neural Networks, 以下簡稱DNN)是深度學習的基礎,而要理解DNN,首先我們要理解DNN模型,下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡     在感知機原理小結中,我們介紹過感知機的模型,它是 ...

Tue Feb 21 15:40:00 CST 2017 0 4231
神經網絡入門之DNN(一)

神經網絡簡史   神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代,當時叫感知機(perceptron),擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層,在輸出層得到分類結果。但是,Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題,即它對稍復雜一些的函數都無能為力 ...

Mon Sep 05 02:01:00 CST 2016 0 27136
神經網絡DNN —— 優化算法

   建議:可以查看吳恩達的深度學習視頻,里面對這幾個算法有詳細的講解。 一、指數加權平均   說明:在了解新的算法之前需要先了解指數加權平均,這個是Momentum、RMSprop、Ad ...

Wed Aug 07 01:05:00 CST 2019 0 947
全連接神經網絡(DNN)

全連接神經網絡(DNN)是最朴素的神經網絡,它的網絡參數最多,計算量最大。 網絡結構   DNN的結構不固定,一般神經網絡包括輸入層、隱藏層和輸出層,一個DNN結構只有一個輸入層,一個輸出層,輸入層和輸出層之間的都是隱藏層。每一層神經網絡有若干神經元(下圖中藍色圓圈),層與層之間神經元相互連接 ...

Mon Nov 19 04:22:00 CST 2018 0 1137
MnasNet:經典輕量級神經網絡搜索方法 | CVPR 2019

論文提出了移動端的神經網絡架構搜索方法,該方法主要有兩個思路,首先使用多目標優化方法將模型在實際設備上的耗時融入搜索中,然后使用分解的層次搜索空間,來讓網絡保持層多樣性的同時,搜索空間依然很簡潔,能夠使得搜索的模型在准確率和耗時中有更好的trade off   來源:【曉飛的算法工程筆記 ...

Tue Jul 14 22:56:00 CST 2020 0 1294
 
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