神经网络压缩

雷锋网(公众号：雷锋网) AI开发者讯，日前，神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）于12月8日至14日在加拿大温哥华举行，中国科学院自动化研究所及其南京人工智能芯片创新研究院联合团队在本次大会的神经网络压缩与加速竞赛（MicroNet Challenge）中获得双料冠军！ 据悉，本次NeurI

作者： 刘晓坤大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和带宽等）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。高效的深度学习方法可以显著地影

1 新智元推荐 来源：OReillyData 授权转载作者：Song Han 　　 新智元启动新一轮大招聘：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。 　　 简历投递：jobs@aiera.com.cn

文 | Song Han利用深度压缩和DSD训练来提高预测精度。深度神经网络已经成为解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等机器学习任务的最先进的技术。尽管如此，深度学习算法是计算密集型和存储密集型的，这使得它难以被部署到只有有限硬件资源的嵌入式系统上。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

谷歌相册凤凰科技讯 北京时间8月25日消息，据科技博客9to5google报道，存储空间不足不仅令消费者感到烦恼，有时也会让科技巨头们头疼。部分用户的设备上每时每刻都存储着数千张照片。由于拥有谷歌相册等服务，谷歌托管着数百万张照片，每天还有更多照片上传到谷歌服务器。现在，谷歌正在开发一种新的JPEG压缩方法，压缩出的文