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国家“千人”王中风教授:如何满足不同应用场景下深度神经网络模型算力和能效需求

基于神经网络的深度学习算法已经在计算机视觉、自然语言处理等领域大放异彩。然而,诸如 VGG、ResNet 和 Xception 等深度模型在取得优越性能的同时往往伴随着极高的存储空间需求和计算复杂度,而现有的通用计算平台(如CPU和GPU等)很难实现高能效的神经网络计算。为了满足深度神经网络在不同的应用场景(如云端和终端)下的算力和能效需求,探讨如何在算法层面运用量化、剪枝等方法进行模型压缩,以及设计适应于不同应用场景的高能效神经网络计算芯片/架构已经成为学术界和工业界近阶段的一个研究热点。 目前,基于神经网络的深度学习算法已经在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了广泛的应用。这其中,一方面要归功于算法研究者的坚持使算法得以取得诸多突破,另一方面也是海量数据的出现和硬件运算能力的提升为算法的有效训练带来了可能。与此同时,深度学习算法

机器学习资料大汇总

机器学习资料大汇总 作者:我爱机器学习(52ml.net) 注:本页面主要针对想快速上手机器学习而又不想深入研究的同学,对于专门的researcher,建议直接啃PRML,ESL,MLAPP以及你相应方向的书(比如Numerical Optimization,Graphic Model等),另外就是Follow牛会牛paper,如果谁有兴趣也可以一起来整理个专业的汇总页。本页面将持续更新,敬请关注,如有推荐的文章请留言,谢谢! 000 开源工具 机器学习的开源工具 Python机器学习库 C++矩阵运算库推荐 001 公开课 Machine Learning | CourseraAndrew NG在coursera上的课,难度比公开课略低,适合入门 斯坦福大学公开课 :机器学习课程Andrew NG在学校里面的课程,网易公开课有中英文字幕,可以配合笔记来看 CMU机器学习系主任Tom Mitchell院士机器学习课程视频及课件(英文) 机器学习|加州理工,老师是Yaser Abu-Mostafa,会从最基本的理论开始,为你构建机器学习的基础。 机器学习基石如果想听中文课程,台湾大学的...

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