卷積優化方法之Winograd 在卷積神經網絡當中, 卷積運算是尤其是計算敏感的, 尤其是在端上設備中, 對於性能的要求更為苛刻。對於卷積優化的方法也有很多種,本文便針對近年來最常見的優化方法Winograd做一個簡單總結。 相關資料 winograd算法最早是1980年由Terry ...
卷積的定義 向量的計算 給定向量: a a ,a ,.,a n , b b ,b ,...,b n 向量和: a b a b , a b , ... ,a n b n 內積: a cdot b a b a b ... a n b n 卷積: 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 推薦指數:
卷積優化方法之Winograd 在卷積神經網絡當中, 卷積運算是尤其是計算敏感的, 尤其是在端上設備中, 對於性能的要求更為苛刻。對於卷積優化的方法也有很多種,本文便針對近年來最常見的優化方法Winograd做一個簡單總結。 相關資料 winograd算法最早是1980年由Terry ...
1、卷積的數學意義 從數學上講,卷積與加減乘除一樣是一種運算,其運算的根本操作是將兩個函數的其中一個先平移,然后再與另一個函數相稱后的累加和。這個運算過程中,因為涉及到積分、級數的操作,所以看起來很復雜。在卷積(轉自wiki百科)中已經講過了卷積的定義如下所示: 對於定義在連續域的函數 ...
目錄 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...
前言 總結目前語音識別的發展現狀,dnn、rnn/lstm和cnn算是語音識別中幾個比較主流的方向。2012年,微軟鄧力和俞棟老師將前饋神經網絡FFDNN(Feed Forward Deep ...
本文內容來自名為convolutional networks for images, speech, and time-series的論文 作者:Yann LeCun, Yoshua Bengio 由於BP網絡在復雜、高維、非線性上強大的學習分類能力,被廣泛應用於圖像識別、語言識別等領域 ...
DFT應用——快速卷積之重疊保留法理解 一、重疊保留法介紹: 仍然采用分段求卷積再組合的方法。 該方法與重疊相加法的區別為: ⅰ. 對序列x(n)以M為長度重疊分段為xi(n) ,其后段與前段有N-1個重疊點; ⅱ. 每段以M為周期計算循環卷積 ;(用FFT) ⅲ. 將每段得到的循環 ...
這份是本人的學習筆記,課程為網易公開課上的斯坦福大學公開課:傅里葉變換及其應用。 在傅里葉變換中有時域$f(t)$,頻域$F(s)$,他們的對應關系按照如下方式標記: $f(t) \ \leftrightarrow \ F(s)$ 時延性(Delayed) $f(t-b ...
之前的博文已經介紹了CNN的基本原理,本文將大概總結一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的應用情況,主要閱讀了以下的文獻: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv ...