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EIE的能耗分别比CPU和GPU少了24,000倍和3,400倍。EIE的主要贡献如下：1、稀疏权重：EIE是第一个用于稀疏和压缩深度神经网络的加速器，直接在稀疏压缩模型上运行可使神经网络的权重适应芯片上SRAM，比访问外部DRAM节省120倍的能耗。
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.
Biogegraphy.昨天，看了很多关于生物地理分布以及多样性方面的文章，感触颇多，现在分享给大家。.1.“Everythingiseverywhere,buttheenvironmantselects",与之相对应的模型是”Everythingiseverwhere(EiE)model,或者称为"ubiquitymodel",nodispersallimitation.另一种模型是“moderate...
如2016年经典论文《PruningFiltersforEfficientConvNets》中把权重的绝对值作为衡量其重要性的手段。但训练出来的权重如果不稀疏不利于pruning怎么办，常用的办法是在训练时loss中加regularizer，尤其是L1regularizer，从而使得权重稀疏化。
很好的一篇文章，和大家分享一下（省的自己找不到了hhhhh狗头机智.jpg）闲话模型压缩之网络剪枝（NetworkPruning）篇ariesjzj2019-09-1509:23:2628485已收藏215文章标签：模型压缩剪枝ModelcompressionPruningAutoML版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本...
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。
1.背景今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络（DNN）有个很大的缺点就是计算量太大。这很大程度上阻碍了基于深度学习方法的产品化，尤其是在一些边缘设备上。因为边缘设备大多不是为计算密集任务设计的，如果简单...
兰州理工大学硕士学位论文不同因素下风险模型的破产概率及最优控制的研究姓名：杨恒申请学位级别：硕士专业：运筹学与控制论指导教师：黎锁平20100501不同冈素下风险模型的破产概率及最优控制的研究摘要本文以经典风险模型为基础，从不同的方面...
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...
CNN模型在不断近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深度和尺寸也在成倍增长。表1几种经典模型的尺寸，计算量和参数数量对比ModelModelSize(MB)MillionMult-AddsMillionParametersAlexNet[1]>20072060VGG16[2]>50015300138GoogleNet[3
EIE的能耗分别比CPU和GPU少了24,000倍和3,400倍。EIE的主要贡献如下：1、稀疏权重：EIE是第一个用于稀疏和压缩深度神经网络的加速器，直接在稀疏压缩模型上运行可使神经网络的权重适应芯片上SRAM，比访问外部DRAM节省120倍的能耗。
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.
Biogegraphy.昨天，看了很多关于生物地理分布以及多样性方面的文章，感触颇多，现在分享给大家。.1.“Everythingiseverywhere,buttheenvironmantselects",与之相对应的模型是”Everythingiseverwhere(EiE)model,或者称为"ubiquitymodel",nodispersallimitation.另一种模型是“moderate...
如2016年经典论文《PruningFiltersforEfficientConvNets》中把权重的绝对值作为衡量其重要性的手段。但训练出来的权重如果不稀疏不利于pruning怎么办，常用的办法是在训练时loss中加regularizer，尤其是L1regularizer，从而使得权重稀疏化。
很好的一篇文章，和大家分享一下（省的自己找不到了hhhhh狗头机智.jpg）闲话模型压缩之网络剪枝（NetworkPruning）篇ariesjzj2019-09-1509:23:2628485已收藏215文章标签：模型压缩剪枝ModelcompressionPruningAutoML版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本...
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。
1.背景今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络（DNN）有个很大的缺点就是计算量太大。这很大程度上阻碍了基于深度学习方法的产品化，尤其是在一些边缘设备上。因为边缘设备大多不是为计算密集任务设计的，如果简单...
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