weixin_37559696的博客

本文转载自https://www.toutiao.com/i6432188985530909186/一文看懂25个神经网络模型引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/liu1152239/article/details/81477753论文出发点：旨在设计一个轻量级但是保证精度、速度的深度网络分析当前：1、直接用FLOP来衡量算力，不够准确。因为不同的网路，即使参数量相同（模型大小相同），但是模型速度还是存在差异。改为直接用速度（speed）来衡量2、直接影响速度的因素，首先MAC，比如分组卷...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/79200559Abstract论文介绍一个效率极高的CNN架构ShuffleNet，专门应用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作：逐点群卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),与现有先进模型相比在类似的精...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_31437863/article/details/84474847 1. 简介深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/lyxleft/article/details/85954587 1 背景介绍      深度学习是近几年的热门研究话题。深度学习受到神经学的启示，模拟人脑的认知与表达过程，通过低层信号到高层特征的函数映射，来建...

本文转自：https://www.jianshu.com/p/8b6446181a52 概述机器学习发展到今天，得益于数据量的增长、算力的丰富、和深度神经网络技术的不断创新和广泛应用，像计算机视觉、自动控制、图像识别、语音识别、自然语言处理和音频识别等领域，在最近几年中，不断迎来突破。这直接导致了AI技术的蓬勃发展，像Alapha Go、自动...