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WinoGrad算法WinoGrad论文计算背景-卷积计算方法首先明确一点，这里说的卷积计算是指深度学习卷积网络（ConvNet）的计算方式，而不是高数中的卷积计算。
算法流程可视化如下，图片出自论文SparseWinogradConvolutionalneuralnetworksonsmall-scalesystolicarrays，与算法对应着仔细推敲还是挺直观的。注意图中的MatrixMultiplication，对应3维卷积中逐channel卷积后的对应位置求和，相当于…
大会|斯坦福ICLR2018录用论文：高效稀疏Winograd卷积神经网络AI科技评论按：ICLR2018于5月初在加拿大温哥华举办。论文「EfficientSparse-WinogradConvolutionalN...
Winograd算法主要参考了shine-lee大神的文章《卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法》，详细请参阅原文。Winograd算文出自CVPR2016的一篇paper：FastAlgorithmsforConvolutionalNeuralNetworks。当前的流行的推理框架（加速器...
论文「EfficientSparse-WinogradConvolutionalNeuralNetworks」被ICLR2018录用，第一作者、斯坦福大学的博士生刘星昱为AI科技评论撰写了独家解读稿件，未经许可不得转载。引言卷积神经网络在许多机器学习应用中体现出巨大优势。
NCNN的winograd实现是F(6x6,3x3)，所以G矩阵是一个8x3的矩阵，上面这段代码实际上就是U的计算，kernel_tm就是计算结果，其内存排布如下图：.至此，所有的kernelg都被转换成了U，存放在kernel_tm上了，一行代表一个U(k,c)W=64的原因是F(6x6,3x3)需要每一个输入块(tile...
winograd现在比较主流的移动端深度学习推理框架基本都采用了winograd算法来加速卷积。这个算法是在2016年CVPR的一篇paper中提出。对于winograd算法，它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法，来减少计算量。只用看一下论文中提出的一个卷积的例子就
商汤科技联合北京大学等提出一种基于FPGA的快速Winograd算法，可以大幅降低算法复杂度，改善FPGA上的CNN性能。论文中的实验使用当前最优的多种CNN架构，从而实现了FPGA加速之下的最优性能和能耗。
DeepconvolutionalneuralnetworkstakeGPUdaysofcomputetimetotrainonlargedatasets.Pedestriandetectionforselfdrivingcarsrequiresverylowlatency.Imagerecognitionformobilephonesisconstrainedbylimitedprocessingresources.Thesuccessofconvolutionalneuralnetworksinthesesituationsislimitedbyhowfastwecancomputethem.ConventionalFFTbasedconvolutionis...
论文引入了基于Winograd的最小滤波算法，一种新的卷积神经网络快速算法。算法在小卷积上计算复杂度最小，这使得它在滤波器和batch小的情况下更快。论文使用VGG网络对算法的GPU实现进行基准测试，并展示了批处理大小从1到64的时时吞吐量。[1]...
WinoGrad算法WinoGrad论文计算背景-卷积计算方法首先明确一点，这里说的卷积计算是指深度学习卷积网络（ConvNet）的计算方式，而不是高数中的卷积计算。
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大会|斯坦福ICLR2018录用论文：高效稀疏Winograd卷积神经网络AI科技评论按：ICLR2018于5月初在加拿大温哥华举办。论文「EfficientSparse-WinogradConvolutionalN...
Winograd算法主要参考了shine-lee大神的文章《卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法》，详细请参阅原文。Winograd算文出自CVPR2016的一篇paper：FastAlgorithmsforConvolutionalNeuralNetworks。当前的流行的推理框架（加速器...
论文「EfficientSparse-WinogradConvolutionalNeuralNetworks」被ICLR2018录用，第一作者、斯坦福大学的博士生刘星昱为AI科技评论撰写了独家解读稿件，未经许可不得转载。引言卷积神经网络在许多机器学习应用中体现出巨大优势。
NCNN的winograd实现是F(6x6,3x3)，所以G矩阵是一个8x3的矩阵，上面这段代码实际上就是U的计算，kernel_tm就是计算结果，其内存排布如下图：.至此，所有的kernelg都被转换成了U，存放在kernel_tm上了，一行代表一个U(k,c)W=64的原因是F(6x6,3x3)需要每一个输入块(tile...
winograd现在比较主流的移动端深度学习推理框架基本都采用了winograd算法来加速卷积。这个算法是在2016年CVPR的一篇paper中提出。对于winograd算法，它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法，来减少计算量。只用看一下论文中提出的一个卷积的例子就
商汤科技联合北京大学等提出一种基于FPGA的快速Winograd算法，可以大幅降低算法复杂度，改善FPGA上的CNN性能。论文中的实验使用当前最优的多种CNN架构，从而实现了FPGA加速之下的最优性能和能耗。
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论文引入了基于Winograd的最小滤波算法，一种新的卷积神经网络快速算法。算法在小卷积上计算复杂度最小，这使得它在滤波器和batch小的情况下更快。论文使用VGG网络对算法的GPU实现进行基准测试，并展示了批处理大小从1到64的时时吞吐量。[1]...
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