一個深度學習模型通常包含數以百萬計甚至千萬計的參數和十幾層甚至幾十層的網路,通常需要非常大的計算代價和存儲空間。神經網路壓縮是指通過改變網路結構或利用量化、近似的方法來減少網路的參數或存儲空間, 在不影響神經網路性能的情況下,降低網路計算代價和存儲空間。
基本介紹
- 中文名:神經網路壓縮
- 外文名:Neural network compression
- 領域:深度學習
- 方法:近似,量化和裁剪
- 目的:降低網路計算代價和存儲空間
- 意義:深度學習的作用機理
一個深度學習模型通常包含數以百萬計甚至千萬計的參數和十幾層甚至幾十層的網路,通常需要非常大的計算代價和存儲空間。神經網路壓縮是指通過改變網路結構或利用量化、近似的方法來減少網路的參數或存儲空間, 在不影響神經網路性能的情況下,降低網路計算代價和存儲空間。
一個深度學習模型通常包含數以百萬計甚至千萬計的參數和十幾層甚至幾十層的網路,通常需要非常大的計算代價和存儲空間。神經網路壓縮是指通過改變網路結構或利用量化、近似的方法來減少網路的參數或存儲空間, 在不影響神經網路性能的情...
2016年前,神經網路模型壓縮方法通常有以下兩種:1)基於半精度的壓縮方法,其原理是將神經網路模型中利用32bit(位)表示的浮點數,壓縮到用16bit表示;2)基於隨機採樣的量化方法,即通過在神經網路模型中採樣尋找量化點,再通過尋找到...
網路裁剪是指通過改變網路的結構,將網路中的冗餘部分剔除。神經網路的冗餘性是網路壓縮的基礎,只有存在冗餘的神經網路才具有可壓縮的空間。對神經元級的網路裁剪而言,我們所關心的是網路中神經元的功能是否重複。裁剪粒度 依據裁剪對象的...
分形神經網路的套用領域有圖像識別、圖像編碼、圖像壓縮,以及機械設備系統的故障診斷等。分形圖像壓縮/解壓縮方法有著高壓縮率和低遺失率的優點,但運算能力不強,由於神經網路具有並行運算的特點,將神經網路用於分形圖像壓縮/解壓縮中,...
BP網路主要用於以下四個方面。1)函式逼近:用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函式。2)模式識別:用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯繫起來。3)分類:把輸入向量所定義的合適方式進行分類。4)數據壓縮:減少輸出向量維數...
有關學者分別是利用張量CP分解和Tucker分解的網路壓縮工作。隨著張量分解的研究,該類網路壓縮方法也得到發展。利用較新的Tensor Train分解方法,經過Tensor Train分解得到的張量組可以通過反向傳播算法獲得更新,實際上形成了一種占用空間更小...
為解決長期依賴問題,RNN的改進不斷出現,較重要的包括Jurgen Schmidhuber及其合作者在1992和1997年提出的神經歷史壓縮器(Neural History Compressor, NHC)和長短期記憶網路(Long Short-Term Memory networks, LSTM),其中包含門控的LSTM...
神經網路編碼的分類 目前,在神經網路編碼中,使用較多的是三層BP網路和自組織映射神經網路。BP網路 採用BP網路實現數據壓縮好比是強迫數據通過細腰型網路的瓶頸,並期望在網路的瓶頸處能獲得較緊湊的數據表示。圖1-1給出了BP網路進行數據...
給定任意結構的全精度浮點神經網路模型(諸如AlexNet, VGGNet, GoogleNet和ResNets),我們此次提出的INQ技術能高效地將其轉換成無損的低比特二進制模型,從而很好地解決了現有神經網路量化壓縮方法的不足,為深度神經網路在定製化硬體上的...
對圖像進行邊緣監測,圖像分割,圖像壓縮和圖像恢復。信號處理 能分別對通訊、語音、心電和腦電信號進行處理分類;可用於海底聲納信號的檢測與分類,在反潛、掃雷等方面得到套用。機器人控制 對機器人軌道控制,操作機器人眼手系統,用於機械...
自聯想神經網路是在 1987 年由 Ballard 針對編碼/解碼問題首先提出的,其網路原型是一種具有對稱拓撲結構的五層前饋傳遞網路,AANN 套用到數據檢驗問題時具有比較明顯的物理意義,首先通過輸入層、映射層以及瓶頸層實現了輸入數據信息的壓縮...
實現了在0.1%~5%的極低採樣率下的場景信息復原;(3)設計了基於深度神經網路的大倍率數據壓縮方案,提出一系列深度編碼與解碼網路模型:自編碼、限態自編碼、卷積壓縮網路等,在高於190倍率時壓縮結果優於JPEG2000。
第5章講授如何使用預先訓練好的網路,並使其適用於新的且不同的數據集。在實際套用中也有一種自定義分類問題,它使用的技術稱為轉移學習。第6章介紹一種稱為自編碼器的無監督學習技術,同時介紹了CNN自編碼器的不同套用,比如圖像壓...
3.2 經典網路案例分析/42 3.2.1 Alex-Net 網路模型/ 42 3.2.2 VGG-Nets 網路模型/46 3.2.3 Network-In-Network /48 3.2.4 殘差網路模型/49 3.3 小結/ 54 4 卷積神經網路的壓縮/ 56 4.1 低秩近似/ 58 4.2 ...
第6章輕量化神經網路模型 6.1深度學習輕量化模型 6.1.1SqueezeNet模型 6.1.2MobileNet模型 6.1.3ShuffleNet模型 6.1.4Xception模型 6.2深度神經網路模型壓縮 6.2.1推理階段的壓縮算法 6.2.2訓練階段的壓縮算法 6.3深度神經...
11.1 實現圖像壓縮 387 11.1.1 案例背景 387 11.1.2 BP神經網路壓縮建模 387 11.1.3 BP神經網路壓縮的實現 390 11.2 預測地下水水位 394 11.2.1 案例背景 395 11.2.2 神經網路的建模 395 11.2.3 RBF神經...
首先,開展了基於深度學習的壓縮感知圖像恢復研究。項目組提出了DR2-Net深度神經網路,利用單層全連線網路學習圖像重構參數進行圖像初步重構,進而學習多層殘差網路預測圖像重構誤差並對初步重構結果進行修正,逐步提升重構精度。算法可以從稀疏...
353BP網路用於圖像壓縮編碼64 354BP網路用於水庫最佳化調度64 355BP網路用於證券預測65 356BP網路用於信用評價模型及預警66 本章小結67 思考與練習67 4競爭學習神經網路71 41競爭學習的概念與原理71 411...
4.6.3BP網路用於圖像壓縮編碼080 4.6.4BP網路用於水庫最佳化調度081 4.6.5BP網路用於證券預測082 4.6.6BP網路用於信用評價模型及預警083 4.7本章小結084 思考與練習084 第5章徑向基函式神經網路 5.1基於徑向基函式技術的函式逼近...
多媒體數據的壓縮編碼技術是在C.E.Shannon信息理論的基礎發展起來的。編碼方法可以分為三類:(1)根據信息源的統計特性,採用預測編碼、變換編碼、矢量量化編碼、子帶編碼、神經網路編碼等方法(第一代編碼方法)。(2)根據人眼視覺特性...
3.5.2 BP網路用於汽車變速器最佳擋位判定 3.5.3 BP網路用於圖像壓縮編碼 3.5.4 BP網路用於水庫最佳化調度 3.5.5 BP網路用於證券預測 3.5.6 BP網路用於信用評價模型及預警 本章小結 思考與練習 4競爭學習神經網路 4.1 ...
《基於神經網路方法機器味覺的研究》是依託吉林大學,由周春光擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 本研究提出了一種基於模糊神經網路方法的味覺識別系統。利用小波變換實現對味覺信號的數壓縮和特徵提取,以模糊神經網路作為味覺信號的識別...
曹健,理學博士,北京大學副教授。近年來,致力於人工智慧與機器人方向的研究,研究領域包括:神經網路模型壓縮與終端部署、人工智慧算法最佳化及其軟硬體實現、計算機視覺、邊緣計算、智慧型硬體與系統設計。主持參與多項科技部、國家自然基金、...
16.楊光臨, 侯深化.一種採用最佳化初始權重的量子神經網路壓縮計算全息圖的方法[P]. 北京大學.2018-04-28.(公開實審)17.楊光臨, 高連成.一種採用量子粒子群算法最佳化神經網路權值的手勢識別方法[P].北京大學.2019-05-24.(公開...
之所以要將隱含層稀疏化,是由於,如果隱藏神經元的數量較大(可能比輸入像素的個數還要多),不稀疏化我們無法得到輸入的壓縮表示。具體來說,如果我們給隱藏神經元加入稀疏性限制,那么自編碼神經網路即使在隱藏神經元數量較多的...
PaddleSlim是一個模型壓縮工具庫,包含模型剪裁、定點量化、知識蒸餾、超參搜尋和模型結構搜尋等一系列模型壓縮策略。作用功能 對於業務用戶,PaddleSlim提供完整的模型壓縮解決方案,可用於圖像分類、檢測、分割等各種類型的視覺場景。 同時也...
王岩,清華大學智慧型產業研究院助理研究員。主要研究興趣為AI數據壓縮、智慧交通感知算法和神經網路模型壓縮等。曾任商湯科技高級研究員,帶領團隊在目標檢測、模型壓縮和AI數據壓縮等方向進行技術研究和產品研發。在人工智慧、參數估計、計算...