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Neural Networks with Model Compression
Baochang Zhang, Tiancheng Wang, Sheng Xu, David Doermann (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
Deep learning has achieved impressive results in image classification, computer vision and natural language processing. To achieve better performance, deeper and wider networks have been designed, which increase the demand for computational resources. The number of floating-point operations (FLOPs) has increased dramatically with larger networks, and this has become an obstacle for convolutional… neural networks (CNNs) being developed for mobile and embedded devices. In this context, our book will focus on CNN compression and acceleration, which are important for the research community. We will describe numerous methods, including parameter quantization, network pruning, low-rank decomposition and knowledge distillation. More recently, to reduce the burden of handcrafted architecture design, neural architecture search (NAS) has been used to automatically build neural networks by searching over a vast architecture space. Our book will also introduce NAS due to its superiority and state-of-the-art performance in various applications, such as image classification and object detection. We also describe extensive applications of compressed deep models on image classification, speech recognition, object detection and tracking. These topics can help researchers better understand the usefulness and the potential of network compression on practical applications. Moreover, interested readers should have basic knowledge about machine learning and deep learning to better understand the methods described in this book. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
05.02.2024
Sprache
Englisch
EAN
9789819950676
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Computational Intelligence Methods and Applications
Sonderedition
Nein
Autor
Baochang Zhang, Tiancheng Wang, Sheng Xu, David Doermann
Seitenanzahl
260
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Binary Neural Network, Model Compression
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYT - Bildverarbeitung
UYQV - Maschinelles Sehen, Bildverstehen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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