MIT韩松组一直走在深度模型剪枝，压缩方向的前沿。最近他们也开始尝试运用NAS神经框架搜索技术来推进研究。机器之心原创，作者：LuoSainan，编辑：HaoWang、HaojinYang。这里整理了两篇文章：论文如下：P…
韩松EIE:EfficientInferenceEngineonCompressedDeepNeuralNetwork论文详解韩松博士毕业论文Efficientmethodsandhardwarefordeeplearning论文详解目录一、摘要意义方法作用二、方法2.1剪枝稀疏矩阵的存储2.2权值量化与共享聚类方法权值
这篇论文是韩松大佬的文章，开始膜拜吧！文章目录摘要1.介绍2.相关工作3.LearningConnectionsinAdditiontoWeights3.1正则化3.2调整Dropoutratio3.3局部剪枝和参数共适应3.4迭代剪枝3.5修剪神经元4.实验结果摘要神经网络既是计算密集型的，也是存储密集型的，这两个特点导致其无法在嵌入式设备上部署使用。
ACL2020|模型压缩25倍，MIT韩松组提出高效适配不同硬件的HAT模型该论文已被自然语言处理顶会ACL2020收录。此外，HAT的所有代码和模型已经在GitHub上开源，作者也将在7月8日…
EIE论文作者、斯坦福大学的韩松发表演讲5Eyeriss:ASpatialArchitectureforEnergy-EfficientDataflowforConvolutionalNeuralNetworks摘要《Eyeriss：一种针对卷积神经网络低功耗数据流结构》来自麻省理工大学VivienneSze教授的团队。
国内优秀的计算机视觉团队有很多，我这里只是列举了部分，排名不分先后，如有遗漏，还请谅解。.国内高校研究团队.北京.清华大学：龙明盛，黄高，艾海舟，张长水(Bigeyeslaboratory大眼睛实验室)，丁贵广(MultimediaIntelligenceGroup)，朱文武，朱军...
韩松还曾获ICLR2016和FPGA2017最佳论文奖、亚马逊机器学习研究奖、索尼学者奖（SONYFacultyAward）、Facebook学者奖（FacebookFacultyAward）以及NSFCAREER奖。韩松曾被MIT科技评论评为「35位35岁以下创新…
论文[11]就是利用了表格这样的特性，利用GGNN来解决多表问题。下面我们先介绍一下一般的语析方法，再介绍[11]是如何将图跟语析系统联系在一起的。
专访图灵奖得主YoshuaBengio：AI能否有“意”为之？.YoshuaBengio是世界级人工智能专家和深度学习“三巨头”之一，在2018年与GeoffreyHinton和YannLeCun共同获得图灵奖。.现任蒙特利尔学习算法研究所（Mila）创始人和科学主任，蒙特利尔大学教授，迄今发表过300多篇...
Cell封面之外的徐华强教授：结构生物学家的新药创制梦.来到上海药物研究所造访徐华强教授之时，恰逢GPCR磷酸化位点的解析论文登陆《细胞》杂志封面前夕，因此徐教授表示视紫红质磷酸化位点的解析成果近期受到不少媒体关注。.其实，作为全球GPCR解析...