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卷积神经

相关背景为什么要对进行呢?最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算度无法满足复杂的需求,当然也许十几年或更远的将来,这些都将不是问题,那么神经是否仍有研究的必要呢? 接下来的模型,都是针对卷积神经模型的。 保留太多的秩可以保证准确率,但效果不好;保留秩太少,效果好,但准确率很难保证。 总结本文介绍了比较常见的4种卷积神经方法,其中裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度,着眼于减少标量乘法和法个数来实现模型的;而模型量化则是着眼于参数本身,直接减少每个参数的存储空间 ,提升每次标量乘法和法的度,从而实现模型的;模型蒸馏方法却是从宏观结构入手,直接构造了结构简单,参数少的小,将难点转移成对小的训练上。

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NeurIPS 2019 神经竞赛双项冠军技术解读

日前,神经信息处理系统大会(NeurIPS2019)于12月8日至14日在拿大温哥华举行,中国科学院自动化研究所及其南京人工智能芯片创新研究院联合团队在本次大会的神经竞赛(MicroNet 以模型为代表的深度学习计算优化技术是近几年学术界和工业界最为关注的焦点之一。 团队结合极低比特量化技术和稀疏化技术,在ImageNet任务上相比主办方提供的基准模型取得了20.2倍的率和12.5倍的比,在CIFAR-100任务上取得了732.6倍的率和356.5倍的比 NeruIPS 2019 MicroNet Challenge 神经竞赛双项冠军技术解读 赛题介绍本比赛总共包括三个赛道:ImageNet分类、CIFAR-100分类、WikiText-103 ,相对于基准模型732.6倍,365.5倍。

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    CVPR 2019 Oral 论文解读 | 百度提出关于的新剪枝算法

    AI 科技评论按:百度关于的论文《 Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration 》被 CCF A 类学术会议 CVPR 2019 收录为 Oral 论文,这篇论文提出了新的基于滤波器的几何中心(geometric median)的剪枝算法,来对神经进行剪枝是中一个重要的方向,自1989年LeCun提出以来,得到了迅发展。现在主要分为2种方向:1)权重剪枝;2)滤波器剪枝。 滤波器剪枝相对于权重剪枝有一系列优点,包括它可以得到规则的模型,由此减少内存消耗,并且的推断。?图1:滤波器剪枝上图是典型的滤波器剪枝的流程。 我们的方法还可以结合矩阵分解,权重量化等方法进一步对神经进行

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    CVPR 2019 Oral 论文解读 | 百度提出关于的新剪枝算法

    AI 科技评论按:百度关于的论文《 Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration 》被 CCF A 类学术会议 CVPR 2019 收录为 Oral 论文,这篇论文提出了新的基于滤波器的几何中心(geometric median)的剪枝算法,来对神经进行剪枝是中一个重要的方向,自1989年LeCun提出以来,得到了迅发展。现在主要分为2种方向:1)权重剪枝;2)滤波器剪枝。 滤波器剪枝相对于权重剪枝有一系列优点,包括它可以得到规则的模型,由此减少内存消耗,并且的推断。?图1:滤波器剪枝上图是典型的滤波器剪枝的流程。 我们的方法还可以结合矩阵分解,权重量化等方法进一步对神经进行

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    当前深度神经模型方法

    在本论文中,我们回顾了在深度神经方面的工作,它们广泛受到了深度学习社区的关注,并且近年来已经实现了很大的进展。 中的工作引入了 KD 框架,即通过遵循学生-教师的范式减少深度的训练量,这种学生-教师的范式即通过软化教师的输出而惩罚学生。该框架将深层(教师)的集成为相同深度的学生。 讨论与挑战深度模型的技术还处在早期阶段,目前还存在以下挑战:大多数目前的顶尖方法都建立在设计完善的 CNN 模型的基础上,这限制了改变配置的自由度(例如,结构和超参数)。 为了处理更复杂的任务,还需要更可靠的模型方法。剪枝是一种 CNN 的有效方式。目前大多数的剪枝技术都是以减少神经元之间的连接设计的。 因此,一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经进行。近年来,该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期 CNN 模型的先进技术。

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    综述论文:当前深度神经模型方法

    在本论文中,我们回顾了在深度神经方面的工作,它们广泛受到了深度学习社区的关注,并且近年来已经实现了很大的进展。 中的工作引入了 KD 框架,即通过遵循学生-教师的范式减少深度的训练量,这种学生-教师的范式即通过软化教师的输出而惩罚学生。该框架将深层(教师)的集成为相同深度的学生。 讨论与挑战深度模型的技术还处在早期阶段,目前还存在以下挑战:大多数目前的顶尖方法都建立在设计完善的 CNN 模型的基础上,这限制了改变配置的自由度(例如,结构和超参数)。 为了处理更复杂的任务,还需要更可靠的模型方法。剪枝是一种 CNN 的有效方式。目前大多数的剪枝技术都是以减少神经元之间的连接设计的。 因此,一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经进行。近年来,该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期 CNN 模型的先进技术。

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    AI综述专栏 | 深度神经

    目前主要从事深度学习、机器学习、图像与视频分析以及神经等方面的研究。 2、基于剪枝的神经----权值稀疏化或剪枝(pruning),是一种传统的方法之一。其中心思想是通过移除神经中的部分连接,从而可以降低的存储以及计算量。 4 、基于量化的神经----量化是实现的一种常用方法,在图像视频、语音编解码、信息检索等领域有着广泛的应用。近几年,量化方法被广泛应用于深度神经。 该方法可以达到4到6倍的以及15到20倍的,同时精度下降非常低。 希望本文能够为深度神经的相关研究人员带来一定的启发,促进模型领域的发展。

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    简单聊聊

    ------------今天主要和大家分享的是比较火热的话题——! 在这样的情形下,模型迷你化、小型化和成了亟待解决的问题。其实早期就有学者提出了一系列CNN模型方法,包括权值剪值(prunning)和矩阵SVD分解等,但率和效率还远不能令人满意。 近年来,关于模型小型化的算法从角度上可以大致分为两类:从模型权重数值角度和从架构角度。另一方面,从兼顾计算度方面,又可以划分为:仅尺寸和尺寸的同时提升度。 Deep Compression的算法流程包含三步,如下图所示: 深度 | 较大程度减少了参数存储问题 ?1)剪枝 剪枝已经被广泛研究于CNN模型。 为了计算率,给出个簇,本文只需要 bits去编码索引,通常对于一个神经有个连接且每个连接用 bits表达,限制连接只是用个连接共享权值将会导致一个率:?

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    卷积神经

    另一方面,由于剪枝操作对结构的破坏程度极小,这种良好的特性往往被当做过程的前端处理。将剪枝与其他后端技术相结合,能够达到模型的最大程度。 4 二值(p75-77)二值可以被视为量化方法的一种极端情况:所有参数的取值只能是去±1。正是这种极端的设定,使得二值能够获得极大的效益。 借助于同或门(XNOR gate)等逻辑门元件便能快完成所有的计算。而这一优点是其余方法所不能比拟的。 为了使得不同卷积核的输出能够拼接成一个完整的输出,需要对3x3的卷积输人配置合适的填充像素;7 小结本章从“前端”与“后端”两个角度分别介绍了模型技术中的若干算法,这此算法有着各自不同的应用领域与效果 ;低秩近似、剪枝与参数量化作为常用的三种技术,已经具备了较为明朗的应用前景;其他技术,如二值、知识蒸馏等尚处于发展阶段。

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    适合移动端的神经技术:DeppThin

    英特尔的研究者提出新型深度神经技术 DeepThin,适合移动端设备,性能优于其他技术。 深度(或深度神经权重矩阵)技术为此类场景扩展了应用资源。现有的方法无法高效模型, 1-2% 都比较困难。 但是,该解决方案带来了很多问题,如高昂的运算成本、移动上的大量数据迁移、用户隐私担忧,以及延迟增。近期研究调查了可将模型至能够在客户端设备上直接高效执行的方法。 在我们基于 MKL 的自定义 C++ TensorFlow 操作帮助下,实验证明其推断性能比未的模型提高 2 倍到 14 倍。3. 在计算完矩阵乘积之后,将结果上偏置项并馈送到非线性激活函数而得到输出。对有时间依赖性的数据,可使用循环神经

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    模型 | 剪枝乱炖

    剪枝是模型的一个子领域,依据剪枝粒度可以分为非结构化结构化剪枝,依据实现方法可以大致分为基于度量标准基于重建误差基于稀疏训练的剪枝,并且逐渐有向AutoML发展的趋势。 还有一些考虑实际硬件部署并结合度量标准进行剪枝的方法,对层的剪枝顺序进行了选择。 动态结构:不同的输入图片可以走中的不同结构。 Improved Techniques for Training Adaptive Deep Networks采用截断式的选择,简单的图片采用靠前的路层解决,复杂的入后面得层。 Reference1、闲话模型剪枝(Network Pruning)篇https:blog.csdn.netjinzhuojunarticledetails1006213972、技术文章配图指南

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    深度卷积神经

    本次演讲的主要内容是深度卷积神经。 在演讲中,韩松从三个方面讲解了模型:神经的内存带宽、工程师的人力资本、分布式训练消耗的带宽。 对于第二个方面,模型技术需要为神经的各层设计策略(如各层的率),因此手工设计耗时耗力。 韩松的团队利用强化学习,根据目标任务和硬件自动设计模型策略,其模型率和设计度都优于人类手工设计。除了对模型进行,韩松的团队还使用强化学习直接根据目标任务和硬件学习高效紧凑的神经结构。 对于第三个方面,韩松的团队使用深度梯度技术分布式训练。

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    开源 | Intel发布神经库Distiller:快利用前沿算法PyTorch模型

    选自intel作者:Neta Zmora机器之心编译参与:思源近日,Intel 开源了一个用于神经的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经的内存占用、快推断度及节省能耗 Intel 认为深度可以成为促进更多的研究成果投入应用,并实现更优秀的功能。深度面向用户的深度学习应用需要高度重视用户体验,因为交互式的应用通常对程序的响应时间非常敏感。 减少计算资源和快推断度的一种方法是从一开始就设计一种紧凑型的神经架构。 而另一种降低计算力需求的方法直接从通用且性能优秀的深度架构开始,然后通过一些算法过程将其转换为更短小精悍的,这种方法即神经。 Distiller 还展示了一些示例应用,并使用量化和剪枝等方法图像分类和语言模型。Distiller 还实现了一些神经的前沿研究论文,它们也可以作为我们尝试新方法的模板。

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    CNN 模型算法综述

    导语:卷积神经日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。 在这样的情形下,模型小型化与成了亟待解决的问题。其实早期就有学者提出了一系列CNN模型方法,包括权值剪值(prunning)和矩阵SVD分解等,但率和效率还远不能令人满意。 近年来,关于模型小型化的算法从角度上可以大致分为两类:从模型权重数值角度和从架构角度。另一方面,从兼顾计算度方面,又可以划分为:仅尺寸和尺寸的同时提升度。 2.4 度考量可以看出,Deep Compression的主要设计是针对存储尺寸的,但在前向时,如果将存储模型读入展开后,并没有带来更大的度提升。 因此Song H.等人专门针对后的模型设计了一套基于FPGA的硬件前向框架EIE,有兴趣的可以研究一下。三、XNorNet二值一直是模型领域经久不衰的研究课题之一。

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    预告 | 模型——精度无损

    今天主要是预先告知大家下一期我们发送的内容,主要是模型!如果你们有想了解或深入熟悉的框架,可以在留言处告诉我们,我们也会第一时间把大家希望的分享出来,我们一起学习讨论,共同进步! 预告 ? 优化后修剪、低比特量化、知识精馏等方法的性能往往是有上限的,因为使用了预先训练的深度神经作为其基线。因此这些方法的性能通常取决于给定的预训练模型。对基本操作和体系结构的改进将使它们走得更远。

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    学习Linux-与解命令

    原文件解unzip 文件#解.zip文件.gz格式解gzip 原文件#为.gz格式的文件,原文件会消失 gzip -c 原文件 > 文件#为.gz格式,原文件保留#-c的意思不是说需要保留文件 #>的意思是把结果输出到什么地方去. gzip -r 目录#目录下的所有子文件,但是不能目录gzip -d 文件#解文件 gunzip 文件#解文件.bz2格式解bzip2 源文件#为.bz2格式,不能保留源文件 bzip2 -k 源文件#之后保留源文件 注意:bzip2命令不能目录bzip2 -d 文件#解,-k保留文件 bunzip2 文件 选项: -x 解.tar.gz格式 #上-C表示解到指定的目录tar -zxvf 包名.tar.gz -C 指定目录.tar和.bz2命令其实.tar.bz2格式是先打包为tar格式,在为 .bz2格式解tar -jcvf 包名.tar.bz2 源文件选项: -c 为.tar.bz2格式tar -jxvf 包名.tar.bz2选项: -x 解为.tar.bz2格式

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    深度学习模型综述

    所以,卷积神经日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,深度学习模型成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。 本文主要介绍深度学习模型算法的三个方向,分别为结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化。 总结本节主要介绍量化在深度学习模型方向的应用,涉及到的主要技术包括:二值权重、二值神经、同或、三值权重、量化神经等。 总结本文主要介绍了三种主流的深度学习模型和模型的方向,分别为:结构设计,即通过优化结构的设计去减少模型的冗余和计算量;模型裁剪和稀疏化,即通过对不重要的连接进行裁剪,模型裁剪主要针对已经训练好的模型 当然,深度学习模型的方法不局限于我在本文中的介绍,还有其他很多类似的算法,如递归二值等。

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    深度学习模型综述

    所以,卷积神经日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,深度学习模型成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。 本文主要介绍深度学习模型算法的三个方向,分别为结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化。 总结本节主要介绍量化在深度学习模型方向的应用,涉及到的主要技术包括:二值权重、二值神经、同或、三值权重、量化神经等。 总结本文主要介绍了三种主流的深度学习模型和模型的方向,分别为:结构设计,即通过优化结构的设计去减少模型的冗余和计算量;模型裁剪和稀疏化,即通过对不重要的连接进行裁剪,模型裁剪主要针对已经训练好的模型 当然,深度学习模型的方法不局限于我在本文中的介绍,还有其他很多类似的算法,如递归二值等。

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    短,源码

    主要功能有:完整的后台管理、功能齐全的用户面板、用户系统、社交分享、短址统计、短址自定义、多国语言支持、社交分享以及API系统等。注册用户可以绑定自己域名,用来做防封。

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    站提之缓存页面

    当你使用Yslow测试站优化评分的时候,通常会提示你:add expires headers和compress components with gzip。

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