标准 CNN 需要特定于任务的架构,因为其卷积核的离散性将内核绑定到特定的数据分辨率,并且由于构建大型离散卷积核所需的大量参数,它们不适合对全局上下文进行建模。 因此,为了构建一个通用的 CNN 架构,关键是开发一个分辨率不可知的卷积层,该卷积层能够以参数有效的方式对远程依赖关系...
真正的即插即用!11种卷积神经网络设计中精巧通用的小插件,原文和代码都有#深度学习 #人工智能 #卷积神经网络 - AI论文炼dan师于20231103发布在抖音,已经收获了13.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
带你彻底搞懂cnn、卷积操作中的卷积核、池化、步长、填充等,结合代码讲解从零开始搭建卷积神经网络并实现图像分类项目,并包含通用深度学习模型训练模板,详细讲解使用alexnet、vgg、resnet、vit、convnext等网络进行实验 科技 计算机技术 神经网络 人工智能 CNN
论文中提出了一种全新的通用卷积神经网络交错组卷积(Interleaved Group Convolution,简称 IGC)模块,解决了神经网络基本卷积单元中的冗余问题,可以在无损性能的前提下,缩减模型、提升计算速度,有助于深度网络在移动端的部署。微软亚洲研究院视觉计算组王井东研究员向机器之心详细解读了这篇论文中的研究工作。 近年来,卷积...
摘要 本发明公开了一种通用的卷积神经网络无损压缩与加速方法,卷积神经网络模型经过无损压缩器优化,以实现模型在嵌入式设备或移动设备上的部署问题。该无损压缩器由结构化剪枝器与模型重塑器进行级联构成。结构化剪枝器用于实现模型结构上的精简优化,通过某些结构化剪枝方法实现对模型参数、FLOPs、模型储存空间的结构化极大...
《第一章:卷积神经网络(7)通用架构和训练模式》卷积神经网络由四个主要层组成:CONV、POOL、RELU和FC。将这些层以特定的模式堆叠在一起,产生了一个CNN架构。http://t.cn/A6QQ6apC
1 ViT 的前奏:Scale up 卷积神经网络学习通用视觉表示 论文名称:Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning (ECCV 2020) 论文地址: 1 BiT 论文解读: 1.1 背景和动机 使用深度学习实现的强大性能通常需要大量 task-specific 的数据和计算。如果每个任务都经历这样的过程,就会给新任务的训练过程带来...
摘要 本发明公开了一种可配置的通用卷积神经网络加速器,属于计算、推算、计数的技术领域。该加速器包括:PE阵列、状态控制器、功能模块、权重缓存区、特征图缓存区、输出缓存区和寄存器栈,状态控制器包括网络参数寄存器和工作状态控制器。通过配置网络参数寄存器对不同规模的网络均能取得优异的加速效果,工作状态控制器控制...
论文中提出了一种全新的通用卷积神经网络交错组卷积(Interleaved Group Convolution,简称 IGC)模块,解决了神经网络基本卷积单元中的冗余问题,可以在无损性能的前提下,缩减模型、提升计算速度,有助于深度网络在移动端的部署。微软亚洲研究院视觉计算组王井东研究员向机器之心详细解读了这篇论文中的研究工作。
该可配置的通用卷积神经网络加速器,包括输入配置模块、权重配置模块、PE计算模块与输出配置模块;所述输入配置模块,其被配置为接收特征图数据并存储,接收权重数据并将其输出至权重配置模块;所述权重配置模块,其被配置为接收并处理权重数据,将权重数据基于不同卷积核的尺寸大小分为若干组,输出至PE计算模块;所述PE计算...