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剪枝是一种帮助神经网络实现规模更小、效率更高的深度学习方法。这是一种模型优化技术，它删除权重张量中不必要的值，从而使得压缩后的神经网络运行速度更快，网络训练过程中的计算成本也有所降低。在将模型部署到手机等边缘设备上时，剪枝的作用更加明显现。计算成本取决于每
机器学习模型训练中，过拟合现象实在令人头秃。而 2012 年 Geoffrey Hinton 提出的 Dropout 对防止过拟合有很好的效果。之后大量 Dropout 变体涌现，这项技术也成为机器学习研究者常用的训练 trick。万万没想到的是，谷歌为该
本文的目标是帮助对于深度学习硬件加速器设计感兴趣的朋友快速上手基于 FPGA 的深度学习加速器设计。计算机体系结构知识：参考书《计算机组成与设计》，不需要熟读全书，但要对一些加速器设计相关的基础概念有比较清晰的理解和认识，如流水线、数据并行等。我们选取卷积
当前所有基于神经网络的语音合成模型都依赖于自回归，或者循环神经网络，而百度最近提出了一种依赖于非自回归的全并行模型。该模型在合成速度和语音质量方面都有很大的提升。语音合成在智能家居、内容创作、人机交互领域有着广泛应用。该模型直接采用前馈神经网络 ，不依赖于
今天，蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。从简易的神经元到当前最复杂的BERT模型，深入浅出地介绍了深度学习在 NLP 领域进展，并结合工业界给出了未来的 NLP 的应用方向，相信读完这篇文章，你对深度学习的整体脉络
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