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深度学习对算力要求太高，怎么简化计算复杂度呢？北大、华为诺亚方舟实验室等提出完全用加法代替乘法，用 L1 距离代替卷积运算，从而显著减少计算力消耗。近日，北大、华为诺亚方舟实验室等的研究者提出了一个名为 AdderNets 的网络，用于将深度神经网络中，特
用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛?对人们而言，似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。所以今天，文摘菌就来手把手教大家搭一个神
在自然语言处理领域，对抗样本的攻击与防御近来受到很多研究者的关注，我们希望构建更稳健的 NLP 模型。在本文中，我们简要讨论了攻防的概念，并介绍了清华大学近日开源的 NLP 对抗样本攻防必读论文列表。自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步，深度神经
一直以来，深度神经网络在图像分类、文本识别等实际问题中发挥重要的作用。但是，考虑到计算资源和时间，深度神经网络架构往往成本很高。此次，谷歌研究人员提出一种自动化神经网络架构的新方法 MorphNet，通过迭代缩放神经网络，节省了资源，提升了性能。深度神经网
2 月 20 日，来自清华大学线路所的刘勇攀副教授团队在美国旧金山举办的第 66 届国际固态电路会议发表了基于循环矩阵压缩方法的通用神经网络加速器芯片 STICKER-T。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。因此，通用
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