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2019-09-20 14:53 0 407 推薦指數:
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深度學習神經網絡模型中的量化是指浮點數用定點數來表示,也就是在DSP技術中常說的Q格式。我在以前的文章(Android手機上Audio DSP頻率低 memory小的應對措施 )中簡單講過Q格式,網上也有很多講Q格式的,這里就不細講了。神經網絡模型在訓練時都是浮點運算的,得到的模型參數也是浮點 ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)最初是為解決圖像識別等問題設計的,在早期的圖像識別研究中,最大的挑戰是如何組織特征,因為圖像數據不像其他類型的數據那樣可以通過人工理解來提取特征。卷積神經網絡相比傳統的機器學習算法,無須手工提取特征,也不需要使用諸如 ...
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 ...
自己搭建神經網絡時,一般都采用已有的網絡模型,在其基礎上進行修改。從2012年的AlexNet出現,如今已經出現許多優秀的網絡模型,如下圖所示。 主要有三個發展方向: Deeper:網絡層數更深,代表網絡VggNet Module: 采用模塊化的網絡結構(Inception ...
代碼 KBGAT 模型 圖注意力網絡(GAT) ...