神经网络压缩与加速（神经网络 加速）
大家好，关于神经网络压缩与加速很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于神经网络 加速的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
1关于感受野的总结
1、感受野大小的计算公式可简单总结为：， 分别为输入输出特征图的感受野，原始图像感受野为 。显而易见，卷积操作让图像缩水了一圈，影响了图像的分辨率。
2、总结要1分为2对于ON中心型，落光在ON区，神经节细胞产生发放，可见；落光在OFF区，神经节细胞停止发放，不可见。对于OFF中心型，落光在ON区，神经节细胞停止发放，不可见；落光在OFF区，神经节细胞产生发放，可见。
3、关于野营拉练的总结篇1 青春就是用来追忆的，当你怀揣着它时，它一文不值。只有将它耗尽后，再回过头看，一切才有意义。野营拉练也是这样，或许当时留给我们的是蜕去的一层皮，一双脚的血泡，一身的风尘和疲惫，和一肚子的牢骚。
4、【篇一】关于户外亲子活动的总结 在这五月栀子花开的季节，我们小47班在学校号召下，进行了一次别开生面的烧烤亲子活动，陪孩子们欢度“六一”。
5、关于感受野这个观点，FPN论文有一张图，跟之前发表的那篇文章很像，如下图所示：这张图讲的是FPN应用在DeepMask中做实例分割，其中使用了一个5×5的多层感知机来生成一个14×14的分割结果。
2深度神经网络的压缩和正则化剖析
1、为了解决这个限制，可以使用深度压缩来显著地减少神经网络所需要的计算和存储需求。例如对于具有全连接层的卷积神经网络(如Alexnet和VGGnet)，深度压缩可以将模型大小减少35到49倍。
2、神经网络中的超参数主要分为三类：网络参数、优化参数、正则化参数。 网络参数 可指网络层与层之间的交互方式(相加、相乘或者串接等)、卷积核数量和卷积核尺寸、网络层数(也称深度)和激活函数等。
3、正则化 （1）定义：深度学习中用以减小测试误差，但可能会增加训练误差的策略称为正则化。
4、可以把深度学习神经网络和人类大脑做类比，人的大脑也是先探测简单的东西，然后组合起来才能探测复杂的物体。
3一文详解图神经网络(二)
图神经网络就是专门用来处理图数据的神经网络架构。具体来说，会给定图的每个邻接矩阵和节点特征，通过将这两个输入进行某种图上的映射。从而得到每个节点下一层的特征。
图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。寿命预测是一项预测给定对象的寿命或预测某个事件发生时间的任务。
递归神经网络本质是学习一个函数，因此有输入和输出层的概念，而玻尔兹曼机的用处在于学习一组数据的“内在表示”，因此其没有输出层的概念。 递归神经网络各节点链接为有向环，而玻尔兹曼机各节点连接成无向完全图。
在图神经网络中，选择节点的邻接节点通常通过以下两种方式进行： 固定邻接方式：在一些图神经网络模型中，邻接节点的选择是固定的，即对于每个节点，都有预先定义的邻接节点。
下面的原理解释为了通俗易懂，忽略了很多技术细节，如果大家对详细的原理感兴趣，可以看这个视频《 卷积神经网络基础 》。
② 单个神经元：线性可分的情况下，本质是一条直线， ，这条直线将数据划分为两类。而线性分类器本身就是一个单层神经网络。 ③ 神经网络：非线性可分的情况下，神经网络通过多个隐层的方法来实现非线性的函数。
4在神经网络中常用的技术有哪些?
扩展人们神经网络功能的信息技术有以下。卷积神经网络CNN，CNN是一种专门用于处理图像和视频等数据的神经网络。它通过卷积层来提取图像中的特征，通过池化层来减小图像大小，从而实现对图像的分类、识别等任务。
深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法，基于多层神经网络。深度学习模型能够自动从大量数据中提取特征，实现在计算机视觉、自然语言处理等领域的高精度任务。
语音识别 语音识别需要经过预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练、语音解码等过程。预处理是对声音进行数字化处理，包括采样、量化、预加重等操作。
深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
