【摘 要】
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近年来深度神经网络(Deep neural network,DNN)从众多机器学习方法中脱颖而出,引起了广泛的兴趣和关注.然而,在主流的深度神经网络模型中,其参数数以百万计,需要消耗大量的计
【机 构】
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华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心,华中师范大学教育大数据国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1004504);中央高校基本业务费(CCNU19Z02002);中国博士后科学基金(2018M632889);湖北省自然科学基金(2017CFB504);湖北省创新研究团队(2017CFA007);国家自然科学基金(61702208,61807014)资助~~
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近年来深度神经网络(Deep neural network,DNN)从众多机器学习方法中脱颖而出,引起了广泛的兴趣和关注.然而,在主流的深度神经网络模型中,其参数数以百万计,需要消耗大量的计算和存储资源,难以应用于手机等移动嵌入式设备.为了解决这一问题,本文提出了一种基于动态量化编码(Dynamic quantization coding,DQC)的深度神经网络压缩方法.不同于现有的采用静态量化编码(Static quantitative coding,SQC)的方法,本文提出的方法在模型训练过程中同时对
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