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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
翻譯: http://baijiahao.baidu.com/s?id=1565832713111936&wfr=spider&for=pc http://baijiahao ...