深度神经网络压缩和加速方法研究综述

用于深度神经网络压缩和加速的论文

为什么要对网络进行压缩和加速呢？最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？答案是肯

近年来,随着深度学习的飞速发展,深度神经网络受到了越来越多的关注,在许多应用领域取得了显著效果。通常,在较高的计算量下,深度神经网络的学习能力随着网络层深度的增加而不断提高,因此深度神经网络在大型数据

深度神经网络加速与压缩概览 ................................................................................

由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储和计算仍然是一个巨大的挑战。模型压缩作为一种有效的解决方法，受到了越来越多研究者的关注。针对卷积神经网络模型进行了研究，分析了模型中存在的冗余

神经网络压缩论文汇总v0.1（截止到2017-11）.介绍了深度神经网络模型加速和压缩方面的最新进展，对张量分解、乘积量化和三值量化等三种主要加速方法进行分析和比较。

详细介绍了目前深度学校模型压缩和加速方面的研究现状，并详细探索了深度压缩及其硬件实现

作为一个十余年来快速发展的崭新领域，深度学习受到了越来越多研究者的关注，它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势．深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些表示具有良好的泛

本文来自于网络,介绍了如何选择并训练模型,处理数据,以及在终端移动设备上工程化落地深度神经网络并做GPU加速,。AI无疑是近几年的超级风口,“AllinAI“等押宝AI的口号层出不穷,AI的风头一时无

本篇论文主要研究利用FPGA对深度卷积神经网络进行加速。首先介绍了深度卷积神经网络的基本结构和特点，然后详细讲解了FPGA的优势和实现方式，最后通过实验验证了FPGA加速对深度卷积神经网络的优化。此研