深度学习神经网络量化

主要问题DNN（Deep Neural Networks）的冗余性决定了参数个数不会对网络的精度造成影响。此外，SGD（Stochastic Gradient Descent）所需要的精度仅为6~8bit，因此合理的量化网络也可保证精度的情况下减小模型的存储体积影响DNN压缩看参考Stanford大...

R语言神经网络量化交易模型

上篇是逻辑回归模型，这次我们用神经网络模型。再算一遍，试试看# 载入示例股票library(quantmod)getSymbols("^DJI", src = "yahoo")dji <- DJI[, "DJI.Close"]# 生成技术指标avg10 <- rollapply(dji,...

吴恩达之深度学习和神经网络-2.10-2.12向量化

什么是向量化，为什么引入向量化。 以logistic线性回归为例，z=wTx+bz=wTx+b w=[w1、w2,,,wn]w=[w1、w2,,,wn] x=[x1、x2,,,xn]x=[x1、x2,,,xn] 非向量化实现： z=0z=0 for i in range(n): z+=w[i]∗x[...

神经网络二值量化——ReActNet

神经网络二值量化——ReActNet摘要动机方法二值基准网络结构泛化`Sign`和`PReLU`函数图示&公式代码优化分布损失公式代码训练策略实验结果消融实验可视化可学习的系数可视化**分布可视化本文为香港科技大学与卡内基·梅隆大学联合发表在ECCV2020。本文作者同系MetaPrunin...

神经网络压缩 剪枝 量化 嵌入式计算优化NCNN mobilenet squeezenet shufflenet

性能提升方法本文github链接1. 小模型 mobilenet , 更精细模型的设计，紧致网络设计 mobilenet squeezenet shufflenet MobileNet逐通道卷积 + 普通点卷积 SqueezeNet 1∗1 和3∗3 卷积较少通道数量 ShuffleNet 分组...

（四）神经网络入门之矢量化

作者：chen_h 微信号 & QQ：862251340 微信公众号：coderpai这篇教程是翻译Peter Roelants写的神经网络教程，作者已经授权翻译，这是原文。该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。（一）神经网络入门之线性回归Logisti...

HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化

HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化摘要动机方法海森方法的有效性分析海森矩阵方法推导根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序实验结果ResNet20 On CIFAR-10ResNet50 on ImageNetSqueezeNext on Imag...

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（3）-- 神经网络基础之Python与向量化

上节课我们主要介绍了逻辑回归，以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式，并使用梯度下降算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。通过计算图的方式来讲述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课我们将来探讨Python和向量化的相关...

神经网络量化之 Ristretto、增量量化INQ、IAO代码实战分析

神经网络量化之 Ristretto、增量量化INQ、IAO代码实战分析1. Ristretto 固定点浮点数量化详细介绍量化逼近方案Ristretto允许以三种不同的量化策略来逼近卷积神经网络： 1、动态固定点：修改的定点格式， DYNAMIC_FIXED_POINT。 2、迷你浮点型：缩短位宽的浮...

【转】学习向量量化神经网络-LVQ

入职后的第一个工作任务是使用python实现一篇论文中的提到的算法，该算法使用了LVQ神经网络，全称为“学习矢量量化神经网络”。找到一篇讲解很清晰的文章，收藏以供学习。Learning Vector Quantization : 一种基于神经网络的聚类算法LVQ网络是一种有监督学习的自组织竞争网络，...