研究文章稀疏DNN推理中国科学技术大学

【论述总结】稀疏DNN推理和剪枝技术对于减少神经网络存储和计算成本具有重要作用

BenchCouncil交易基准，标准和评估2（2022）100090研究文章稀疏DNN推理刘云杰，孙经纬，刘嘉强，孙广忠中国科学技术大学，合肥，中国A R T I C L E I N F O保留字：深度神经网络剪枝矩阵乘法A B S T R A C T深度神经...

用opencv的dnn模块做yolov5目标检测

标签：目标检测 opencv dnn

最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到...

具有CPU，C ++，ONNX支持的DNN推理：即时-C/C++开发

标签： C/C++ Machine Learning

警告：不建议使用Instant。请改用Menoh。警告：不建议使用Instant。请改用Menoh。...使用CPU C ++ ONNX支持的目标DNN推理易于使用。要求MKL-DNN库ProtocolBuffers构建在根目录中执行以下命令。

知识图谱可解释推理研究综述

标签：大数据算法编程语言

来源：专知 ...本文约5400字，建议阅读11分钟本文系统梳理了面向知识图谱的可解释知识推理的相关工作。面向知识图谱的知识推理旨在通过已有的知识图谱事实，去推断新的事实，进而实现知识库的补全...

《AI系统周刊》第4期：DNN模型压缩之剪枝(Pruning)

标签：网络算法计算机视觉

No.04智源社区AI系统组AI系统研究观点资源活动关于周刊AI系统是当前人工智能领域极具现实意义与前瞻性的研究热点之一，为了帮助研究与工程人员了解这一领域的进展和资讯，我们“AI系统”...

BAYHENN：结合贝叶斯深度学习和同态加密进行安全的DNN推理

标签：研究论文

BAYHENN：结合贝叶斯深度学习和同态加密进行安全的DNN推理

【TabularData】DNN和表格数据分析建模综述

标签：表格数据 Tabular Data 深度神经网络

论文年份：2021，论文被引：8（2022/04/30）

"GPU运行时分析的自动CNN通道修剪以提高推理效率

标签： GPU运行时分析中国科技大学完整修剪网络结构

孙广忠中国科学技术大学计算机科学与技术学院，合肥，中国A R T I C L E I N F O保留字：GPU运行时分析推断延迟通道修剪卷积神经网络A B S T R A C T卷积神经网络（CNN）的巨大存储和计算成本使其具有挑战性，满足...

tation, object detection and generation tasks [31, 26, 47].Given their wide utility, there has been signiﬁcant effort todesign efﬁcient architectures that are capable of being runon mobile and other...

【LLM】大模型值得探索的十个研究方向

标签：深度学习大模型自然语言处理

基础理论：大模型的基础理论是什么？网络架构：Transformer是终极框架吗？高效计算：如何使大模型更加高效？高效适配：大模型如何适配到下游任务？可控生成：如何实现大模型的可控生成？安全可信：如何改善大模型中...

稀疏动态卷积：一个结合动态卷积和稀疏性的高效网络

标签：个文件的5个标签动态卷积稀疏动态卷积高效CNN 参数和计算成本

6454SD-Conv：动态卷积何世伟1，2蒋晨波3董代泽2丁良1，*1JD Explore Academy2电子科技大学3南京理工大学紫金学院[email protected]，[email protected]，[email protected]，[email protected]摘要动态卷积以...

基于知识图谱的知识推理

这基于知识图谱的知识推理基本概念、定义推理方法分为三类：知识图推理的相关应用基于规则的推理基于表示学习的推理基于神经网络和强化学习的推理基本概念、定义人工智能算法必须具有推理能力，推理过程必须依赖于...

AI编译器和推理引擎的区别

标签：人工智能深度学习 python

这里面提前抛转引入给出一个问题：到底推理引擎，有没有必要使用AI编译器实现？或者引入AI编译技术呢？

"云雾系统中AI和大数据可持续实施调查：新能源评估和高效DNN发展

标签：沙特国王大学学报云雾系统影响调查

摩洛哥b摩洛哥卡萨布兰卡8118哈桑二世大学国家电力和机械高等学校工程研究实验室系统架构小组（EAS）cEIGSI，拉罗谢尔，法国d法国拉罗谢尔大学信息技术、图像、交互实验室（L3I）阿提奇莱因福奥文章历史记录：...

局部正则化和稀疏化提高用户级差异隐私的联邦学习模型性能

标签：局部正则化和稀疏化差分私有联邦学习用户级差异隐私联邦学习介绍差分隐私保护

10122局部正则化和稀疏化的差分私有联邦学习中国科学院自动化研究所中国科学2中国科学院大学人工智能学院[email protected]张曦@ gmail.com{peisong.wang，jcheng} @ nlpr.ia.ac.cn摘要用户级差异隐私（DP）为...

无参考图像质量评估的高效统计特征模型的研究与应用

标签：工程科学与技术完整文章纹理和结构特征电气与电子工程图像质量评价模型

盖德哈内·阿电气和电子工程系APP人工智能研究中心，Birla技术与科学学院，Pilani，迪拜校区，迪拜阿联酋迪拜阿提奇莱因福奥文章历史记录：2021年1月12日收到2021年7月6日修订2021年7月13日接受在线预订2021年8月2日...

综述总结：稀疏&集成的卷积神经网络学习

标签：定位大数据算法

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G今天主要和大家说的是分类检测过程中...

特定领域知识图谱知识推理方案[一]：基于表示学习的知识感知推理算法[对抗负采样、Logic Rule，链接预测...

标签：知识图谱人工智能知识推理

该技术可以在低维空间中高效计算实体和关系的语义联系，有效解决数据稀疏问题，使知识获取、融合、推理的性能得到显著提升。知识表示学习的三大优点：显著提升计算效率传统的知识库三元组表示是基于one hot的表示，...

稀疏可切换归一化（SSN）：一种改进深度学习中归一化方法的稀疏版本

标签：归一化方法改进可切换归一化稀疏可切换归一化 SSN方法深度学习优化

443SSN：通过SparsestMax邵文琪1，孟天健2，3，李静宇2，张瑞茂1，李宇典2，王晓刚1，罗平11香港中文大学CHUK-SenseTime联合实验室2商汤科技3匹兹堡大学{weqish@link.，张瑞茂，xgwang@ ee. }cuhk.edu.hk，tianjian....

深度神经网络发展历程全回顾：如何加速DNN运算？

标签：深度神经网络 DNN

本文很详细的介绍了如何改进时间和空间架构，以加速DNN运算

低成本协作层加速卷积神经网络推理过程的网络结构

标签：多即是少网络结构 LCCL 加速推理 CNN性能

15840我多即是少：一个更复杂的网络，具有更低的推理复杂性董宣义1人，黄俊石2人，杨毅1人，严水成2人，3人1悉尼科技大学CAI，2360 AI Institute，3新加坡国立大学[email protected];[email protected]. ...

20+汇总｜计算机视觉深度学习训练推理框架

标签：神经网络大数据编程语言

最近学习整理了一些深度学习训练推理框架，顺便做了记录，涉及计算机视觉、语音、时序任务上的框架，共计20多种，感兴趣的同学可以follow收藏下~

在线模型蒸馏：用于高效视频推理的低成本语义分割模型

标签：在线模型蒸馏高效视频推理计算机视觉模型语义分割模型视频流推理效率

13573用于高效视频推理的在线模型蒸馏Ravi Teja Mullapudi1 Steven Chen2 Keyi Zhang2 Deva Ramanan1 Kayvon Fatahalian21卡内基梅隆大学2斯坦福大学摘要高质量的计算机视觉模型通常解决理解真实世界图像的一般分布...

探索存内计算—基于 SRAM 的存内计算与基于 MRAM 的存算一体的探究

标签： SRAM和MRAM 存内计算存内一体

本文深入探讨了基于SRAM和MRAM的存算一体技术在计算领域的应用和发展。首先，介绍了基于SRAM的存内逻辑计算技术，包括其原理、优势以及在神经网络领域的应用。其次，详细讨论了基于MRAM的存算一体技术，包括其工作...

端侧训练和推理

目前如何将神经网络部署到端侧，一般的模式是“云侧训练，端侧推理”。也就是说，把用户的数据传到云侧上面，云侧基于获得的多数据进行训练模型，训练好的模型直接下放到端侧，然后端侧利用训练好的模型直接进行推理...

中国人工智能伦理与治理发展的综述

标签：研究人工智能综述

工程6（2020）302研究人工智能综述中国人工智能的伦理原则和治理技术发展吴文俊a，黄铁军b，龚克c北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室，北京100191b北京大学电子工程与计算机科学学院，北京100871c中国新...

通过稀疏量化联合学习的自动压缩方法

标签：自动神经网络压缩约束优化框架提出综合修剪和量化不损失准确性

2178通过稀疏量化联合学习的自动神经网络压缩：一种基于约束优化的方法杨海川1、桂树鹏1、朱宇浩1、刘继21美国罗切斯特大学计算机科学系2人工智能平台，Ytech西雅图人工智能实验室，FeDA实验室，Kwai Inc.，美国...

"多能源区域社区机器学习研究与应用

标签：人工智能应用机器学习研究能源管理可再生能源应用区域需求

-机理、应用与展望周跃宽a，b，c，*a可持续能源与环境主题，功能中心，香港科技大学（广州），广州南沙，511400，中国广东b中国香港特别行政区清水湾香港科技大学机械与航天工程系c香港科技大学深港协同创新研究院，...

在定制硬件上实现DNN近似算法，一文概述其过去、现在与未来

选自arXiv，作者：ERWEI ...近日，由英国皇家工程科学院 Research Chair、帝国理工大学电路与系统研究所主任 George A. Constantinides 领导的一个团队发布了一篇题为《Deep Neural Network Approximation for Cus...