韩松博士毕业论文（精简总结）

最新推荐文章于 2024-04-03 10:00:22 发布
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韩松博士的毕业论文主要聚焦于深度学习的压缩和硬件优化。他提出Deep Compression通过修剪、量化和哈夫曼编码来大幅压缩神经网络权重。DSD是一种新的密集-稀疏-密集训练方法，提升网络准确性。EIE是在压缩模型基础上的硬件加速器，实现了在资源受限的嵌入式系统中高效运行。研究动机在于解决神经网络在硬件资源有限的设备上的部署难题，通过算法与硬件协同设计，简化模型并定制硬件，最终在性能和能耗上远超CPU、GPU和移动GPU。

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论文由三部分构成，也是韩松在博士期间的工作，相关论文与解析见下面：

  1. Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding。   从软件端极大的压缩网络的权重，                                                                                                                              
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【韩松】Deep Gradient Comression_一只神秘的大金毛_新浪博客
Mys_GoldenRetriever的博客
12-25 521
《Deep Gradient Compression》 作者韩松，清华电子系本科，Stanford PhD，深鉴科技联合创始人。主要的研究方向是，神经网络模型压缩以及硬件架构加速。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1712.01887.pdf 本篇文章发表在 ICLR 2018，韩松之前有一系列模型压缩的研究，比如其博士毕业论文《EFFICIENT METHODS...
ISCA2013所有论文
04-24
整理的ISCA2013所有论文！下我所需，载我所想！
韩松博士论文【合集】.rar
12-20
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。
韩松博士毕业论文Efficient methods and hardware for deep learning论文详解
祥瑞的技术博客
01-03 5900
论文由三部分构成，也是韩松在博士期间的工作，相关论文与解析见下面： Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding：    https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36474809/article/details/80...
【韩松博士毕业论文】Efficient methods and hardware for deep learning
qq_23546067的博客
12-20 1465
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...
【论文阅读】韩松《Efficient Methods And Hardware For Deep Learning》节选《Deep compression》
hyfine
09-20 1106
Trained Quantization and Deep Compression 本章内容来在ICLR 2016论文《Deep compression: Compressing deep neural networks with pruning, trained quantization and huffman coding》。 DeepCompression由剪枝、量化和变长编码组成，它可将神经...
韩松 DEEP COMPRESSION论文及代码实验
qq_35608277的博客
03-13 1565
DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING 原作者基于Alex的代码：https://github.com/songhan/Deep-Compression-AlexNet 用Caffe实现：https://github.com/ma...
深鉴科技、韩松的相关论文
12-12
COMPRESSING DEEP NEURAL.pdf Efficient Speech Recognition Engine.pdf EIE Efficient Inference Engine on Compressed Deep Neural Network.pdf Exploring the Regularity of Sparse Structure in Convolutional ...
初中语文文摘情感兄弟_韩松落
09-09
当韩松落有机会去美国进修时，他选择了放弃，因为小江即将毕业，他不想在关键时刻离开。这种无私的付出彰显了他的责任感和对小江的深厚感情。 随着小江成年，他遇到的恋情也受到了考验。女友对韩松落的单身状态产生...
一劳永逸—MIT韩松团队开源神经网络的高效部署
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 890
训练正常训练一个最大的超网（动态分辨率、最大卷积核、最大宽度、最大深度）。OFA提供了官方训练的模型权重：ofa_D4_E6_K7，可直接使用。微调对超网ofa_D4_E6_K7进行渐进式收缩（PS）训练，尽量使得所有子网也能有很好的表现。搜索在超网中，使用进化算法和训练好的predictor在给定约束下(如latency FLOPs)进行搜索，得到满足约束的子网，结束算法。
ISCA2018里面的Machine Learning论文
09-13
收集的ISCA2018里面的Machine Learning论文, 分为两个部门，system1和system2，各有4篇论文
韩松 EIE： Efficient Inference Engine on Compressed Deep Neural Network论文详解
qq_35608277的博客
03-14 1527
EIE为韩松博士在ISCA 2016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 （Efficient Inference Engine）的方法，将压缩模型应用与硬件。 矩阵表示 这是一个稀疏矩阵相乘的过程，输入向量a，乘以矩阵W，输出矩阵为b，然后经过了...
韩松EIE:Efficient Inference Engine on Compressed Deep Neural Network论文详解
祥瑞的技术博客
12-28 7629
EIE为韩松博士在ISCA 2016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。 目录 一、背景与介绍 1.1 Motivation 1.2 前期工作 1.3 贡献点 二、方法 2.1 公式描述  神经网络的基本运算  对于神经元的运算  Deep compression后的公式  查表与值  2.2 矩阵表示（重要）...
最新最全论文合集——ISCA 历年最佳论文汇总
AI_Conf的博客
03-19 3483
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。 必读论文：https://www.aminer.cn/topic 论文集地址：https:/.
ISCA2023#论文题目汇总
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weixin_46191137的博客
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ISCA#2023
斯坦福博士韩松毕业论文：面向深度学习的高效方法与硬件
weixin_34111790的博客
10-17 597
选自Stanford机器之心编译参与：路雪、蒋思源韩松，2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文，ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA'17 最佳论文，对业界影响深远。他的研究成果在 NVIDIA、G...
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自然语言处理（NLP）是人工智能领域下的一个庞大分支，其中面临很多机遇与挑战。斯坦福大学李纪为博士在他的毕业论文《Teaching Machines to Converse》中对于 NLP 领域近期的发展进行了解读。这篇博士论文从多个方面尝试解决如今对话系统面临的诸多问题：(1) 如何产生具体、贴切、有意思的答复 (2) 如何赋予机器人格情感，从而产生具有一致性的回复 (3) 最早提出使用对抗性学
提气！阿里平头哥三篇论文入选 ISCA
优快云资讯
03-28 3183
作者 | 马超责编 | 胡巍巍出品 | 优快云（优快云new）近日计算机体系结构方面的顶级学术会议ISCA2020公布了论文入选结果（http://...
TinyML与高效深度学习：韩松的演讲概述
"该资源是韩松教授关于TinyML（微型机器学习）和高效深度学习的介绍PPT，涵盖了深度学习在多个领域的应用以及发展趋势，特别是对于资源受限的计算环境的探讨。" 在韩松教授的讲解中， TinyML 和高效深度学习是当前...
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