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EIE为韩松博士在ISCA2016上的论文，实现了压缩的稀疏神经网络的硬件加速。与其近似方法的ESE获得了FPGA2017的最佳论文。背景与介绍最新的DNN模型都是运算密集型和存储密集型，难以硬件部署。提出了EIE（EfficientInferenceEngine）的方法，将压缩模型应用与硬件。
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三、本期论文概览本期10minspaper主要介绍了七篇模型压缩与高效深度学习方向论文的讲解：1.ModelCompressionandEfficientDeepLearning（介绍了模型压缩方向的4篇论文，分别是Pruning和DeepCompression，以及两个硬件加速器EIE、ESE）2.
DynamicallyBifurcatingHydrideTransferMechanismandOriginofInverseIsotopeEffectforHeterodinuclearAgRu-CatalyzedAlkyneSemihydrogenationACSCatalysis(IF13.084)PubDate:2019-02-0700:00:00,DOI:10.1021/acscatal.8b04130
论文解读ChannelpruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworks.本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。.对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。.进一步，本文将算法推广到...
Deepcompression是一篇关于模型压缩的论文，这篇文章是ICLR2016年的bestpaper。作者韩松是专门做模型压缩和机器学习硬件加速的。这篇文章通过剪枝，权值共享和权值量化的方法把一些经典的深度学习模型压缩了非常多倍，取得了很好的效果。
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2020春季学期电子与信息工程学院研究生学位论文工作方案.为贯彻落实教育部和广东省教育厅应对新型冠状病毒肺炎疫情防控工作要求，确保疫情防控期间学院教学工作正常开展，在校党委和疫情防控领导小组的领导和部署下，根据深圳校区3月11日“研究招生...
学院近五年发表的代表性学术论文、专著发布时间：2017-11-20发布者：点击阅读数...SCI检索，电子信息类经典期刊，影响因子0.3318Robustfeaturematchingforremotesensingimageregistrationvialocallylineartransforming...
深度学习经典与最新论文解析，论文实现等7人赞同了该文章论文名称：SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND<0.5MBMODELSIZE
EIE为韩松博士在ISCA2016上的论文，实现了压缩的稀疏神经网络的硬件加速。与其近似方法的ESE获得了FPGA2017的最佳论文。背景与介绍最新的DNN模型都是运算密集型和存储密集型，难以硬件部署。提出了EIE（EfficientInferenceEngine）的方法，将压缩模型应用与硬件。
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DynamicallyBifurcatingHydrideTransferMechanismandOriginofInverseIsotopeEffectforHeterodinuclearAgRu-CatalyzedAlkyneSemihydrogenationACSCatalysis(IF13.084)PubDate:2019-02-0700:00:00,DOI:10.1021/acscatal.8b04130
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