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神经网络包含两部分：训练和推理。由于计算神经元输入的加权和以及执行神经网络所需的运算需要大量乘法-累加运算（MAC），所以在传统的（通用型）数字硬件上训练神经网络以及使用神经网络执行推理的效率很低。
ICLR2021|美团AutoML论文：鲁棒的神经网络架构搜索DARTS-高质量模型的设计和更新迭代是当前AI生产开发的痛点和难点，在这种背景下，自动化机器学习（AutoML）应运而生。2017年，谷歌正式提出神经网络架构搜索（N...
阅读更多，欢迎关注公众号：论文收割机（paper_reader）因为排版问题，很多图片和公式无法直接显示，欢迎关注我们的公众号点击目录来阅读原文。StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks,ICLR2020引言预训练是指通过在一个数据充足的...
【干货】ICLR'16最佳论文奖得主剖析神经网络深度压缩及DSD训练法2016-12-2314:16来源:新智元1新智元推荐...DSD训练深度神经网络可以被大量剪枝和压缩的事实意味着我们当前的训练方法具有一些局限性。它不能充分利用密集模型的全部容量来...
机器之心原创作者：JoshuaChou参与：HaojinYang、Panda今年五月举办ICLR2019会议共接收论文502篇，本文将解读其中两篇有关量化神经网络的研究。今年五月举办ICLR2019会议共接收论文502篇，本文将解读其中两篇有关量化神经网络的
作者认为，GIN的表达力更强，在多数据和领域的pre-training上能够取得更好的提升。本文首次提出了大规模图神经网络预训练模型，对未来的相关研究具有参考意义。相关阅读：ICLR2020|探索新的图表征学习思路ICLR2020|NLP预训练模型的全新范式：对比
而我们整理了一份图神经网络领域的论文清单，希望给大家的闭关生活多添一点灵感。#ICLR2020@崔克楠图卷积网络已经成功被应用到图表示学习的很多应用当中。但是目前的图卷积网络中仍有两个缺陷限制了他们的表达学习能力，一是在节点信息汇聚的...
ICLR2020|神经网络架构搜索（NAS）论文推荐.让更多人都能读懂科学。.ICLR2020线上会议已经结束。.此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析，以及如何提高NAS方法的精度和效率等。.值得一提的是，此届会议举办了...
ICLR2020|神经网络架构搜索（NAS）论文推荐2020-05-15ICLR2020线上会议已经结束。此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析，以及如何提高NAS方法的精度和效率等。
该论文定义了两个神经网络之间在知识表达层面的一致性，即分析两个训练的神经网络是否建模了相同或相似的知识。研究者关注的是两个神经网络所建模的知识的相似性，而非特征的相似性（比如，将一个神经网络的中层卷积核的顺序打乱...
我喜欢阅读和解析机器学习研究论文。有非常多的令人难以置信的信息要解析,这是一个数据科学家的金矿!当无与伦比的ICLR2019(学习表征国际会议)会议上公布了最好的论文时,我非常激动。...
今年五月举办ICLR2019会议共接收论文502篇,本文将解读其中两篇有关量化神经网络的研究。UNDERSTANDINGSTRAIGHT-THROUGHESTIMATORINTRAININGACTIVATI...
【新智元导读】深度压缩能够显著减少神经网络的计算和存储需求。本文作者、斯坦福博士生SongHan提出的深度压缩技术可以将最先进的卷积神经网络模型大小压缩10到49倍,他提出的“...
今年的ICLR最佳论文共有两篇,除了彩票假设外,还有一篇蒙特利尔大学MILA研究所和微软研究院的作品:OrderedNeurons:IntegratingTreeStructuresintoRecurrentNeuralNetworks,...
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【新智元导读】ICLR2019今天在官网公布了最佳论文奖!两篇最佳论文分别来自Mila/加拿大蒙特利尔大学、微软蒙特利尔研究院和MITCSAIL,主题分别集中在NLP深度学习模型和神经网络压缩。...
ICLR2019论文解读:量化神经网络内容简介:神经网络包含两部分:训练和推理。由于计算神经元输入的加权和以及执行神经网络所需的运算需要大量乘法-累加运算(MAC...
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今年的ICLR最佳论文共有两篇,除了彩票假设外,还有一篇蒙特利尔大学MILA研究所和微软研究院的作品:OrderedNeurons:IntegratingTreeStructuresintoRecur...