Python 用于深度神经网络压缩和加速的论文

深度神经网络压缩和加速方法研究综述,陈沛鋆,刘宏福,近年来,深度神经网络技术快速发展,在众多领域中展现出了卓越的性能。但是,先进的神经网络模型的内存占用和计算复杂度都很高且

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

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

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

深度神经网络中过多的参数使得自身成为高度计算密集型和内存密集型的模型，这使得深度神经网络的应用不能轻易地移植到嵌入或移动设备上以解决特殊环境下的实际需求。为了解决该问题，提出了基于网络删减、参数共享两

Mayo：自动生成硬件友好的深度神经网络。 动态通道修剪：特征提升和抑制。

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

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

主要为大家详细介绍了python构建深度神经网络DNN,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下