MissSimple - 博客园

GEMM-深度学习的心脏

摘要： GEMM就是BLAS中的一个功能，它实现了大矩阵之间相乘。其中必然涉及了如何读取，存储等问题。参考博客：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ 看到这个时间分布图你是不是震惊了！要想提阅读全文

posted @ 2017-09-24 13:36 MissSimple 阅读(2396) 评论(0) 推荐(0) 编辑

稀疏矩阵压缩存储：CSR

摘要： Compressed Sparse Row，CSR格式的列下标向量和数据值向量与COO格式（三元组）类似，在行下标表示上做了压缩。根据数据的排列规则，只需要指定在哪个数据换到下一行就行。把非零数据排成一列，并从0开始建立索引，row_ptr指定在哪个索引位置进行换行。例如，稀疏矩阵的第二行是1，那阅读全文

posted @ 2017-09-24 09:35 MissSimple 阅读(4353) 评论(0) 推荐(0) 编辑

FASTER CNNS WITH DIRECT SPARSE CONVOLUTIONS AND GUIDED PRUNING（1）

摘要： ICLR 2017的文章题目：faster cnns with direct sparse convolutions and guided pruning ，直接稀疏卷积和指导剪枝能让cnn变faster？直接稀疏卷积是个什么东西？指导剪枝应该是提出了一种剪枝的方式。 Introduction：阅读全文

posted @ 2017-09-13 23:02 MissSimple 阅读(1024) 评论(0) 推荐(1) 编辑

cvpr2017 object detection

摘要：（1）Feature Pyramid Networks for Object Detection 利用简单设计的多层网络融合策略有效解决多尺度目标定位困难的问题. 其主要考虑利用深度卷积网络固有的多尺度金字塔形层次结构来构建特征金字塔，创建了一个具有横向连接的自顶向下架构用于在所有尺度上构建高级语义阅读全文

posted @ 2017-09-12 17:35 MissSimple 阅读(437) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

摘要：论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 看题目：Efﬁcient Convolutional Neural Networks forMobile Vision Applications。首先，efficient，有效率的，难道普通的卷积没有效率吗？难道阅读全文

posted @ 2017-09-12 17:21 MissSimple 阅读(821) 评论(0) 推荐(0) 编辑

GEMM-深度学习的心脏

稀疏矩阵压缩存储：CSR

FASTER CNNS WITH DIRECT SPARSE CONVOLUTIONS AND GUIDED PRUNING（1）

cvpr2017 object detection

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

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