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转载纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

摘要：本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。

2019-12-25 11:07:33 376

原创【非权重压缩】DEEPREBIRTH论文解读

**摘要：将网络分为张量层(conv，FC)和非张量层（LRN，pool，dropout，activity等），并对模型进行非张量层的修改，并对修改后的网络进行fine-tune。**

2019-12-22 15:14:46 246

原创 CNN模型压缩总结

CNN模型压缩总结总结综述参考：https://blog.youkuaiyun.com/shentanyue/article/details/83508497模型裁剪/剪枝（Pruning）单个权重(Weight)剪枝——非结构化定义：任意权重被看作是单个参数并进行随机非结构化剪枝。缺点：导致网络连接不规整，需要通过稀疏表达来减少内存占用，进而导致在前向传播时，需要大量条件判断和额外空间来...

2019-12-20 10:04:49 2499

转载【韩松博士毕业论文】Efficient methods and hardware for deep learning

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36474809/article/details/85613013参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78334036韩松Deep compression论文讲解——PPT加说明文字https://blog.youkuaiyun.com/wei...

2019-12-20 09:41:49 1423

翻译【论文解读】Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks

Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks论文地址：http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf尽管目前FPGA加速器已经展示了相比通用处理器更好的性能，加速器设计空间并没有很好发掘。一个严重的问题是，一个FPG...

2019-12-20 09:14:13 4656 3

MIT的CNN加速器设计.rar

MIT关于CNN加速器的项目、设计教程、相关文档等。值得学习与参考。具体说明请参考我的博客MIT tutorial学习。MIT project on CNN accelerator, design tutorials, related documentation, etc.It is worth learning and reference

2019-12-25

非权重压缩DEEPREBIRTH.pdf

【原版论文】DEEPREBIRTH: A GENERAL APPROACH FOR ACCELERATING DEEP NEURAL NETWORK EXECUTION ON MOBILE DEVICES

2019-12-21

深鉴科技资料.rar

深鉴科技DPU资料、包含CNN的亚里士多德架构，LSTM的笛卡尔架构。包含四篇文档文件，如有需要请下载。内含深度压缩技术，模型剪枝，量化，应用于自动驾驶的研究，基于FPGA和ASIC的异构体系。 DPU data, Aristotle framework including CNN, cartesian framework of LSTM. Contains four documents, please download if necessary. Embedded deep compression technology, model pruning, quantization, applied to the research of automatic driving, based on the heterogeneous system of FPGA and ASIC.

2019-12-21

韩松博士论文【合集】.rar

深鉴科技创始人韩松博士论文，DNN压缩必看，深度学习加速必看。请点击我的博客文章https://blog.youkuaiyun.com/qq_23546067/article/details/103626894，配合使用效果最佳。

2019-12-20

空空如也

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