-
Get the SVN and later the neural network to run on the ESP32 and test performance.
Requires developing a process to compress the results of machine learning and integrating it into the firmware.
Res…
xjjak updated
6 months ago
-
Hey John! Here's the curriculum that I've worked on in the past. It's a bit less focused on language models as a sole topic, and more on modern ML from a broad perspective.
- Essential Concepts of …
zmaas updated
1 month ago
-
## タイトル: NAS-BNN: バイナリニューラルネットワークのためのニューラルアーキテクチャサーチ
## リンク: https://arxiv.org/abs/2408.15484
## 概要:
2値ニューラルネットワーク(BNN)は、従来の完全精度ネットワークと比較して、推論効率と圧縮率が高いため、大きな注目を集めています。しかし、BNNの独自の特性により、強力な2値アーキテクチャ…
-
- https://arxiv.org/abs/1911.02497
- 2019
深層ニューラルネットワーク(DNN)は、学習したタスクに必要な量よりもはるかに多くの重みを高精度で表現していることが多い。
そのため、重みの刈り込みや量子化などの手法を用いて圧縮することで、精度を落とさずにモデルサイズと推論時間を削減できることが多い。
しかし、DNN、ハードウェアプラットフォーム、最…
e4exp updated
3 years ago
-
These might be useful augmentations in the audio domain: (see "An Ensemble of Convolutional Neural Networks for Audio Classification" https://www.mdpi.com/2076-3417/11/13/5796/htm section 4.2)
- [ …
-
Thank you for opening the source code of this work. Basically, I found that the released models do indeed achieve the performance claimed in the paper. However, I have serious doubts about whether the…
-
# KD History
## History
**Pattern**
```
- 2020-05 **[Name]** paper_full_name [[Paper](paperlink)] [[Code](codelink)] [[Note](notelink)] #tags
```
- 2006 Model Compression [[Paper](http://www.c…
-
## 一言でいうと
機械学習モデルをより低コストで動かすための研究についてのサーベイ。冗長パラメーターの削除、行列因子分解による計算コスト削減、省エネ特化モデルの作成、蒸留といった4つの類型に分類されて紹介されている。
![image](https://user-images.githubusercontent.com/544269/34589658-37246f28-f1f5-11e…
-
# General info
- [x] Conference: ICPR2020 + RRPR2020
- [x] Submission date: July 2020 (ICPR) and Nov 20th, 2020 (RRPR)
- [x] Papers title: "Compression strategies and space-conscious representation…
-
Hi! I was wondering if there is any possibility in Caffe to compress a neural network.
In this paper [Deep compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman…