07 2024 档案
摘要：目录1. 概念2. 打家劫舍3 零钱兑换 1. 概念 关于动态规划这类问题 强烈建议学完下面的帖子： https://blog.csdn.net/qq_16664581/article/details/89598243 理解动态规划的使用场景强烈建议读一下这个故事： https://www.cnbl
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摘要：目录1. 强化学习2. 马尔科夫链3. Q值和V值 1. 强化学习 首先我们需要明确，强化学习的任务是什么？ 这用大白话说：就是我们希望用强化学习的方式，使智能体获得独立自主地完成某种任务的能力。 智能体学习和工作的地方，我们就称为环境。 注意！所谓独立自主，就是智能体一旦启动，就不需要人指挥了。
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摘要：目录1. 剪枝、聚类、量化协同2.知识蒸馏 1. 剪枝、聚类、量化协同 协同优化，即将剪枝、聚类、量化同时使用，用于减小模型体积、加速推理速度。 1 使用工具转换器的默认量化功能 2 有代表性的数据集可以进行整数量化 3 如果希望在GPU上加速模型，可以使用float16优化，或TensorRT 4
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摘要：目录1. 什么是量化2 位宽，高精度浮点数的表示3. K-means 聚类量化4. 均匀/线性量化（linear quantization）5. Thresholding量化6. 何时量化聚类量化代码 1. 什么是量化 量化可以理解为：从连续到离散，针对parameters（W）、activatio
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摘要：目录1. 模型压缩2. 神经网络剪枝4. 非结构化剪枝4. Pruning neurons结构化剪枝代码1模型的剪枝 这里针对整个模型进行剪枝使用TFLite创建一个压缩的模型使用TFLite创建一个压缩+量化的模型读取剪枝+量化的模型4. 结构化剪枝代码 1. 模型压缩 目的：使得模型体积更小，模
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