6 种 卷积神经网络压缩方法
前言 神经网络压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破环程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩：是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
卷积神经网络压缩方法总结
卷积网络的压缩方法一，低秩近似二，剪枝与稀疏约束三，参数量化四，二值化网络五，知识蒸馏六，浅层网络我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型&#x...
学习笔记——神经网络压缩
当我们需要将模型部署在一些移动设备上时，但是现在的移动设备的资源是有限的，而存储的空间也是有限的，计算量也是有限的，所以就不能存太大的网络结构，否则就不能实时进行。一、Network Pruning——网络剪枝大概的意思就是将一个比较大的network，他的一些weight或者是一些neuron剪掉...
【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，深度神经网络的设计，便如同绘制枝蔓繁复的兰竹，需在...
Stanford提出DeepZip：用循环神经网络进行文件无损压缩！
一、论文摘要 如今，我们生成的数据量大幅增加。新类型的数据，比如基因组数据 [1]、3D-360 度 VR 数据、自动驾驶点云数据已经出现。大量的工作用在了分析以上数据的统计学信息，以设计好的压缩器。由信息论得知，好的压缩器来自好的预测器 [2]。基于循环神经网络（LSTM/GRU）的模型擅长捕捉长...
【CV学霸开讲】卷积神经网络压缩、多模态的语义分析研究
陈师哲同学在“多模态情感识别”和“视频内容自然语言描述”研究方面取得了突出的研究成果，在领域顶级会议和期刊发表论文十余篇，并在多项高水平学术竞赛中取得优异成绩，表现出很强的科研能力、实践动手能力和科研潜力。 王云鹤在神经网络加速压缩方面做了深入研究。他提出利用离散余弦变换将卷积神经网络预测过程中的卷...
【AAAI Oral】阿里提出新神经网络算法，压缩掉最后一个比特
近年来，深度学习在人工智能领域取得了重大的突破。在计算机视觉、语音识别等诸多领域，深度神经网络(DNN, Deep Neural Network)均被证明是一种极具成效的问题解决方式。如卷积神经网络(CNN, Convolutional neural network)在计算机视觉诸多传统问题（分类、...
【两项业界最佳】普林斯顿新算法自动生成高性能神经网络，同时超高效压缩
神经网络的结构对其性能有极其重要的影响。目前主流的神经网络结构搜索法仍然是试凑法，该方法存在三大问题： 训练过程中神经网络结构是固定的，训练并不能改善结构 时间和计算消耗巨大 生成的网络通常很冗余，计算和存储成本过高 为了解决以上问题，普林斯顿大学研究人员仿照人类大脑的学习过程，提出了一种自动生成神...
AI新技术：利用神经网络对图片进行超级压缩
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于...
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