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    学界 | 从剪枝法到低秩分解,手机端语言模型的神经网络压缩

    选自arXiv 机器之心编译 参与:李亚洲 日前,机器之心介绍了一种压缩手机端计算机视觉模型的方法。在这篇文章中,我们介绍了一篇论文,介绍和对比了手机端语言模型的神经网络压缩方法。 神经网络模型需要大量的磁盘与存储空间,也需要大量的时间进行推理,特别是对部署到手机这样的设备上的模型而言。 在目前的研究中,业内已有多种方法解决该难题。部分是基于稀疏计算,也包括剪枝或其他更高级的方法。总而言之,在将模型存储到磁盘时,这样的方法能够大大降低训练网络的大小。 但是,当用模型进行推理时,还存在其他问题。这些问题是由稀

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    新型神经网络系统:由忆阻器制成,效率更高!

    导读 美国密歇根大学开发出由忆阻器制成的神经网络系统,也称为储备池计算系统。它教会机器像人类一样思考,并显著提升效率。 背景 神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构,模仿动物神经网络行为特征,进行分布式信息处理的数学模型。神经网络中的算法可以通过训练,模仿人脑识别语音和图片的方式。但是,运行这种人工智能系统,往往会耗费很多的时间和能量,这也成为了这一技术的主要瓶颈。 之前,笔者介绍过法国科学家利用忆阻器开发出一种神经网络芯片,对于神经网络系统来说,不仅降低了能耗,而且还提升了速度。 神经网络受到了

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    领券