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CVPR2020|深度学习不要乘法?北大,华为Oral论文提出加法神经网络
123457376 发表于:2020-4-18 12:37:41 复制链接 发表新帖
阅读数:380
作为盘算机视觉范畴的三大国际顶会之一,CVPR 每年都会吸引环球范畴浩繁专业人士加入。如 2019 年,CVPR 注册参会人数高达 9227 人,突破历届记录。此中,来自国内的参会人数就到达 1044 位,仅次于大会举行地美国(4743 位)。
CVPR 2020 原定于 6 月 16 日至 20 日在华盛顿州西雅图的华盛顿州聚会会议中心举行,但是当前环球疫情势态严厉,越来越多的 AI 顶会开始转向线上,CVPR 也不破例。
固然无法去现场交换,但这无法拦截我们学习的热情。
为向读者们分享更多 CVPR 优质内容,在 CVPR 2020 开幕之前,呆板之心将策划多期线上分享。这是呆板之心 CVPR 2020 线上分享的第一期,我们约请到北京大学智能科学系陈汉亭(论文一作)为我们先容他们的 Oral 论文《AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?》。在此论文中,来自北大、华为诺亚方舟实验室等机构的作者们提出完全用加法代替乘法,用 L1 间隔代替卷积运算,从而显着镌汰盘算力斲丧。
演讲主题:加法神经网络:在深度学习中我们是否真的必要乘法?
简介:陈汉亭,北京大学智能科学系硕博连读三年级在读,同济大学学士,师从北京大学许超传授,研究爱好重要包罗盘算机视觉、呆板学习和深度学习。在 ICCV,AAAI,CVPR 等聚会会议发表论文数篇,现在重要研究方向为神经网络模子小型化。
择要:和便宜的加法操纵相比,乘法操纵必要更大的盘算量。在深度神经网络中广泛应用的卷积盘算了输入特性和卷积核的相互关,此中包罗着大量乘法操纵。我们提出了一种加法神经网络来将 CNN 中的大量乘法操纵用加法来代替。具体的,我们将输出特性利用滤波器和输入特性的 L1 间隔来度量。通过过细的分析,我们提出了基于全精度梯度的反向传播和自顺应学习率来资助加法神经网络的练习。实验结果表明,我们提出的加法神经网络可以大概取得和卷积神经网络近似的正确率,而且在卷积层中不含任何乘法。
论文地点:https://arxiv.org/pdf/1912.13200.pdf
Github 代码地点:https://github.com/huawei-noah/AdderNet
时间:北京时间 4 月 22 日 20:00
CVPR 2020 呆板之心线上分享
在 CVPR 2020 收录的大量精良论文中,我们将选出数篇优质论文,约请论文作者来做线上分享。整场分享包罗两个部门:论文解读和互动答疑。
线上分享将在「CVPR 2020 交换群」中举行,加群方式:添加呆板之心小助手(syncedai6),备注「CVPR」,约请入群。入群后将会公布直播链接。

文章来自理财客-www.licaiker.com 网络收集整理
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条评论
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简单350 发表于 2020-4-18 12:38:31 | 阅读全部
一听说在美国办,头就疼。
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pfjzd 发表于 2020-4-18 13:08:06 | 阅读全部
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EllUnlisa 发表于 2020-4-18 13:22:32 | 阅读全部
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