[winograd]winograd算法在卷積中的應用
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 ...
原文：NVDLA中Winograd卷積的設計
在AI芯片：高性能卷積計算中的數據復用曾提到，基於變換域的卷積計算 譬如Winograd卷積 並不能適應算法上對卷積計算多變的需求。但Winograd卷積依舊出現在剛剛公開的ARM Ethos N 和Ethos N NPUs的支持特性中，本文將利用Nvidia開源的NVIDIA Deep Learning Accelerator NVDLA 為例，分析在硬件中支持Winograd卷積的實現方式， ...
2019-10-30 21:13 0 787 推薦指數：
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目錄 寫在前面 問題定義 一個例子 F(2, 3) 1D winograd 1D to 2D，F(2, 3) to F(2x2, 3x3) 卷積神經網絡中的Winograd 總結 參考 博客：blog.shinelee.me | 博客園 ...
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是顯存還是內存空間不足引致的，一般考慮減少卷積層卷積核數目、減少全鏈接層輸出數目或者掏錢買內存。 模型訓 ...
Coppersmith-Winograd 算法
轉自：https://www.douban.com/group/topic/29658298/ 對正整數 $q$，定義張量 $T$，其對應的多項式為 $p(X,Y,Z)=\sum_{i=1}^ ...
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深度學習中的各種卷積
原文地址：http://www.sohu.com/a/298275731_468638 如果你聽過深度學習中不同的卷積類型，包括： 2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/Spatially Separable/Depthwise Separable/Flattened ...