神经网络 quantization

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谷歌大脑开源TensorFuzz，自动Debug神经网络！

【新智元导读】众所周知，神经网络难以debug。谷歌大脑的Augustus Odena和Ian Goodfellow提出了一种新方法，能够自动Debug神经网络。Goodfellow表示，希望这将成为涉及ML的复杂软件回归测试的基础，例如，在推出新版本的网络
技术小能手 6年前 1483

【一文看懂】深度神经网络加速和压缩新进展年度报告

郑板桥在《赠君谋父子》一诗中曾写道， “删繁就简三秋树，领异标新二月花。” 这句诗讲的是，在画作最易流于枝蔓的兰竹时，要去掉其繁杂使之趋于简明如“三秋之树”；而针对不同的意境要有发散的引申，从而使每幅作品都如“二月之花”般新颖。 其实在人工智能领域，深度神经
技术小能手 6年前 1696

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

上海交大CS系博士生李泽凡：利用高阶残差量化（HORQ）方法进行网络加速

本文讲的是上海交大CS系博士生李泽凡：利用高阶残差量化（HORQ）方法进行网络加速， 神经网络的压缩和加速现在已经成为一个热门课题，这个领域有多种研究方法，网络量化就是其中之一。网络量化分为输入量化和权值量化两种。而同时将输入和权值量化会造成网络精度的大幅下降
玄学酱 7年前 1556

StartDT AI Lab | 视觉智能引擎之算法模型加速

通过StartDT AI Lab专栏之前多篇文章叙述，相信大家已经对计算机视觉技术及人工智能算法在奇点云AIOT战略中的支撑作用有了很好的理解。同样，这种业务牵引，技术覆盖的模式也收获了市场的良好反响，而奇点云AIOT在市场的大面积铺开又给算法部门带来了新的
startdtsms 5年前 1210

浅谈端上智能之计算优化

一、背景 - 边缘智能 人工智能（Artificial intelligence）的迅速发展正在改变世界。以深度学习（Deep learning）为驱动力和代表的第三波AI浪潮，正在变革和赋能金融、制造、农业、交通、医疗、零售、教育等众多行业，同时也极大地影
marcusj 5年前 1843

Facebook开源移动端深度学习加速框架，比TensorFlow Lite快一倍

Facebook发布了一个开源框架，叫QNNPACK，是手机端神经网络计算的加速包。 官方表示，它可以成倍提升神经网络的推理效率，几乎比TensorFlow Lite快一倍。 这个框架，能够为很多运算加速，比如DW卷积 (Depthwise Convolut
技术小能手 6年前 6345

抓住暑假的尾巴，来一次学术充电吧！GAIR大讲堂CVPR清华专场开启报名

AI研习社按：8月12日，雷锋网在上海交大举办的GAIR（Global Artificial Intelligence & Robotics)大讲堂CVPR学术分享活动赢得了在场同学们的一致好评。对于这次没赶上参加活动的同学们，请留意关注雷锋网(公众号：雷锋网
云栖大讲堂 7年前 1161

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