深度学习模型压缩与加速技术的最新进展
从卷积神经网络到Transformer：深度学习模型演化史
知识百科 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 689 次浏览 • 2024-02-19 14:13
从卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）到Transformer，深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理等领域经历了显著的演变和革新。以下是这一演化史的关键阶段：1. **卷积神经网络（CNNs）的发展**： ... ...查看全部
面向边缘计算的轻量级深度学习模型设计与实现
知识百科 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 416 次浏览 • 2024-02-19 14:12
面向边缘计算的轻量级深度学习模型设计与实现主要关注以下几个关键点：1. **模型压缩与简化**： - 参数剪枝：通过去除模型中冗余或不重要的参数，减小模型体积，加快推理速度。例如，可以运用稀疏矩阵表示、滤波器剪枝等方法。 - 知识蒸馏：将大型复杂模型的... ...查看全部
从卷积神经网络到Transformer：深度学习模型演化史
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从卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）到Transformer，深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理等领域经历了显著的演变和革新。以下是这一演化史的关键阶段：1. **卷积神经网络（CNNs）的发展**： ... ...查看全部
面向边缘计算的轻量级深度学习模型设计与实现
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面向边缘计算的轻量级深度学习模型设计与实现主要关注以下几个关键点：1. **模型压缩与简化**： - 参数剪枝：通过去除模型中冗余或不重要的参数，减小模型体积，加快推理速度。例如，可以运用稀疏矩阵表示、滤波器剪枝等方法。 - 知识蒸馏：将大型复杂模型的... ...查看全部
