Pars: selección automática de rango basada en proxy para compresión de redes neuronales a través de aproximación de peso de rango bajo
Autores: Sobolev, Konstantin; Ermilov, Dmitry; Phan, Anh-Huy; Cichocki, Andrzej
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Pars: selección automática de rango basada en proxy para compresión de redes neuronales a través de aproximación de peso de rango bajo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Métodos
Descomposiciones de matrices/tensores de rango bajo
Red neuronal
Descomposición
Selección de rango de tensor
Compresión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Las descomposiciones de matrices/tensores de rango bajo son métodos prometedores para reducir el tiempo de inferencia, la computación y el consumo de memoria de las redes neuronales profundas (DNN).
Descripción
Las descomposiciones de matrices/tensores de rango bajo son métodos prometedores para reducir el tiempo de inferencia, la computación y el consumo de memoria de las redes neuronales profundas (DNN).