摘要：
1. 摘要 该文利用加法器神经网络(AdderNets)研究了单幅图像的超分辨率问题。与卷积神经网络相比，AdderNets利用加法来计算输出特征，从而避免了传统乘法的大量能耗。然而，由于计算范式的不同，很难将addernet在大规模图像分类上的成功直接继承到图像超分辨率任务中。具体来说，加法器操作 阅读全文
摘要：
简要 与简单的加法运算相比，乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神经网络中广泛使用的卷积正好是来度量输入特征和卷积滤波器之间的相似性，这涉及浮点值之间的大量乘法。现在作者提出了加法网络(AdderNets)来交换深度神经网络中的这些大规模乘法，特别是卷积神经网络(CNNs)，以获得更简易的加法以降低计 阅读全文