深度神經網絡模型壓縮和加速方法 綜合現有的深度模型壓縮方法,它們主要分為四類: 1、參數修剪和共享(parameter pruning and sharing) 2、低秩因子分解(low-rank factorization) 3、轉移/緊湊卷積濾波器(transferred ...
模型壓縮經典的論文總結於此,方便以后查找 Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, arxiv A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks arXiv Quantiza ...
2019-01-03 15:03 0 1552 推薦指數:
深度神經網絡模型壓縮和加速方法 綜合現有的深度模型壓縮方法,它們主要分為四類: 1、參數修剪和共享(parameter pruning and sharing) 2、低秩因子分解(low-rank factorization) 3、轉移/緊湊卷積濾波器(transferred ...
1. NNI簡介 NNI是微軟發布的一款自動機器學習(AutoML)開源項目,對機器學習生命周期的各個環節做了更加全面的支持,包括特征工程、神經網絡架構搜索(NAS)、超參調優和模型壓縮在內的步驟,你都能使用自動機器學習算法來完成。 微軟自動深度學習工具 NNI 具備以下優勢 ...
BP 神經網絡中的 BP 為 Back Propagation 的簡寫,最早它是由Rumelhart、McCelland等科學家於 1986 年提出來的,Rumelhart 並在Nature 上發表了一篇非常著名的文章 《Learning representations ...
Name Year Chararcteristics Paper link LeNet-5 1998 ...
摘要:本文是由華為雲數據庫創新Lab聯合電子科技大學數據與智能實驗室發表在頂會CIKM’21的文章,該文章提出首個克服人類移動軌跡數據中普遍存在的多層次周期性、周期偏移現象以及數據稀疏問題的軌跡恢復模型。 本文分享自華為雲社區《CIKM'21 PeriodicMove論文解讀》,作者:雲 ...
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 一、研究背景 在神經網絡方面,早在上個世紀末,Yann LeCun等人已經使用神經網絡成功識別了郵件上的手寫郵編。至於深度 ...
轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30548590 大型神經網絡具有大量的層級與結點,因此考慮如何減少它們所需要的內存與計算量就顯得極為重要,特別是對於在線學習和增量學習等實時應用。此外,近來智能可穿戴設備的流行也為研究員提供了在資源(內存、CPU、能耗和帶寬 ...
神經網絡模型的訓練過程其實質上就是神經網絡參數的設置過程 在神經網絡優化算法中最常用的方法是反向傳播算法,下圖是反向傳播算法流程圖: 從上圖可知,反向傳播算法實現了一個迭代的過程,在每次迭代的開始,先需要選取一小部分訓練數據,這一小部分數據叫做一個batch。然后這一個batch會通過前 ...