Neural Networks with Model Compression

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Feb 2025, 2025

9819950708 / 9789819950706

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Deep learning has achieved impressive results in image classification, computer vision and natural language processing. To achieve better performance, deeper and wider networks have been designed, which increase the demand for computational resources. The number of floating-point operations (FLOPs) has increased dramatically with larger networks, and this has become an obstacle for convolutional neural networks (CNNs) being developed for mobile and embedded devices. In this context, our book will focus on CNN compression and acceleration, which are important for the research community. We will describe numerous methods, including parameter quantization, network pruning, low-rank decomposition and knowledge distillation. More recently, to reduce the burden of handcrafted architecture design, neural architecture search (NAS) has been used to automatically build neural networks by searching over a vast architecture space. Our book will also introduce NAS due to its superiority and state-of-the-art performance in various applications, such as image classification and object detection. We also describe extensive applications of compressed deep models on image classification, speech recognition, object detection and tracking. These topics can help researchers better understand the usefulness and the potential of network compression on practical applications. Moreover, interested readers should have basic knowledge about machine learning and deep learning to better understand the methods described in this book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 272 pp. Englisch. …

Bestandsnummer des Verkäufers 9789819950706

Titel
Neural Networks with Model Compression
Autor
Baochang Zhang
Verlag
Springer, Springer Feb 2025
Erscheinungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9819950708
ISBN-13
9789819950706
Artikelgewicht
417 Gramm
Abmessungen
235x155x15 mm

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