【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
神经网络的压缩算法是,旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre-trainedmodel)转化为一个精简的小模型。按照压缩过程对网络结构的破坏程度,我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(f...
为什么“压缩即智能”?算法信息论与大模型、生命、智能的联系
Gzip本质上是一种压缩机,可以实现对文本的压缩,这里我们有这样一种直觉,两篇文章进行压缩时,如果文章是相同类型的,那么可压缩的部分是相当多的,可以获取较高的压缩率,而当两篇文章内容相差很大,属于不同类型时,相应的压缩率就会很低,这样通过压缩率的高低,我们可以判断文本之间的距离。如何用压缩定义距离?早在1...
深度神经网络压缩与加速技术
基于增量正则化方法,我们参与了AVS和IEEE标准的制定,提出的算法成功的写入到国家标准《信息技术神经网络表示与模型压缩第1部分卷积神经网络》中,同时也被写入“IEEEModelRepresentation,Composition,DistributionandManagement”标准中并获得今年的新兴标准技术奖。最近几年,我们还将深度模型压缩技术应用到图像风...
华为公司申请神经网络模型的压缩方法、装置和存储介质专利,降低...
专利摘要显示,本申请涉及一种神经网络模型的压缩方法、装置和存储介质。该方法包括:响应于使用神经网络模型执行推理任务的指令,获取存储器存储的训练好的第一向量集合和训练好的变换信息,第一向量集合包括压缩后的模型参数,变换信息包括向量集合之间的映射关系信息;根据训练好的第一向量集合和训练好的变换信息,确定解压缩...
高通公司申请基于频分和/或时分的广义神经网络架构专利,实现测量...
金融界2024年2月19日消息,据国家知识产权局公告,高通股份有限公司申请一项名为“基于频分和/或时分的广义神经网络架构“,公开号CN117561676A,申请日期为2022年6月。专利摘要显示,本公开内容的某些方面提供了用于使用神经网络来压缩和解压缩测量数据的测量编码和解码的技术。一种示例方法通常包括:经由对测量数据进行操...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
将模型分解为这些特征组件是神经网络可解释性工作的开始,这为解释工作提供了突破口,让研究者能够深入了解模型内部工作,并建立更广泛的模型理解(www.e993.com)2024年8月6日。特征分析本项工作中最重要的观点之一是,字典学习可以提取比神经元更具单一含义的特征。因此,研究者对一些特定特征进行了详细的演示,这些特征仅在高度特定的上下文中被激活...
神经网络在诗词自动生成方面的研究
方法为,使用了一个编码器(encoder)加上一个解码器(decoder)的结构,将生成的每句诗向量化,然后压缩到一个上下文向量中,用以捕捉诗歌的上下文信息。图一为了更好的理解该诗句生成模型,下面对RNN(循环神经网络)进行深入解析。RNN的网络结构和时间序列展开式,如图1所示,其中每个圆圈可以看作是一个单元,而且每个单元...
像人类一样学习,基于信息瓶颈构建类脑算法新形态
1.当下流行的神经网络都将神经元的传递简化为开关操作,但这是不正确的。脉冲神经网络试图通过脉冲序列和时间编码的方式,模拟生物神经元的动态活动和时间依赖性。2.新的训练脉冲神经网络的算法——基于信息瓶颈的学习模型,通过模拟人类和生物的学习方式,允许系统在接收实时反馈的同时进行学习,并首次将工作记忆和突触...
【山东科协每日科普】人脸识别、图像搜索、自动驾驶……你了解AI...
生活中,AI图像识别无处不在。图像搜索、自动驾驶汽车、人脸识别技术……这一切,都离不开一项技术——卷积神经网络,这项技术就像AI的眼睛。什么是卷积神经网络?20世纪50至60年代,大卫·休伯尔和托斯坦·威泽尔对猫的视觉进行了研究,他们发现在一幅画面进入猫的视野之后,猫大脑中负责视觉的神经元被不同的东西激活...
74KB图片也高清,谷歌用神经网络打造图像压缩新算法
最新的好消息是,谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC,在码率高度压缩的情况下,仍能对图像高保真还原。GAN(GenerativeAdversarialNetworks,生成式对抗网络)顾名思义,系统让两个神经网络相互「磨炼」,一个神经网络负责生成接近真实的数据,另一个神经网络负责区分真实数据与生成的数...