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一字棋-人工智能源程序以及文档
一字棋-人工智能源程序以及文档本程序的所有开发都是在visual studio 2010中完成,开发语言为C#, 运行时环境为.NET Framework4.0。采用极大极小搜索进行下棋
2021-10-01 21:07:32
640KB
一字棋
人工智能
极大极小搜索
α-β剪枝
1
基于深度神经网络二阶信息的结构化剪枝算法.pdf
基于深度神经网络二阶信息的结构化剪枝算法.pdf
2021-09-25 17:06:17
1.48MB
神经网络
深度学习
机器学习
数据建模
pytorch模型剪枝
在cifar数据集上做图像分类的训练,并以此演示怎样进行模型剪枝,pytorch版本必须大于1.4.0
2021-09-14 10:38:02
4KB
pytorch
cifar
模型剪枝
pruning
1
五子棋(二)极大极小搜索 + 剪枝-附件资源
五子棋(二)极大极小搜索 + 剪枝-附件资源
2021-09-02 21:36:40
106B
1
HRank——Filter Pruning using High-Rank Feature Map.pdf
2020CVPROral: HRank: Filter Pruning using High-Rank Feature Map
2021-08-30 14:15:45
1.66MB
Hrank
模型剪枝
1
Python-对YOLOv3做模型剪枝
用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集 oxford hand 上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后,模型的参数量、模型大小减少 80% ,FLOPs 降低 70%,前向推断的速度可以达到原来的 200%,同时可以保持 mAP 基本不变。
2021-08-24 20:20:48
51KB
Python开发-机器学习
1
αβ剪枝五子棋.zip
使用极大极小搜索和α-β剪枝算法实现的一个五子棋游戏
2021-08-18 22:07:34
3.73MB
人工智能
五子棋
1
n皇后快速求解(剪枝)
熟悉c++即可
2021-08-09 21:02:25
9.39MB
c++
资源达人分享计划
n皇后
1
hierarchical-group-sparse-regularization-master.zip
ICPR2020论文《Filter Pruning using Hierarchical Group Sparse Regularization for Deep Convolutional Neural Networks》开源代码,可对模型进行分层分组稀疏正则化,可以根据这个做剪枝,效果接近SOTA,可以对vgg11、vgg13、vgg16、vgg19及其bn、resnet18、resnet34、resnet50等在cifar10/100/tinyImagenet上分别实现
2021-07-30 22:51:59
9KB
剪枝
vgg16
resnet18、34、50
论文复现
1
神经网络剪枝的研究进展状态(Neural Network Pruning).pdf
社区缺乏标准化的基准和度量标准。这一缺陷非常严重,以至于很难对修剪技术进行比较,也很难确定这一领域在过去三十年中取得了多大的进步。为了解决这种情况,我们确定了当前实践中的问题,提出了具体的补救措施,并引入了ShrinkBench,这是一个开源框架,用于促进修剪方法的标准化评估。我们使用收缩台对各种修剪技术进行了比较,结果表明,它的综合评价可以防止在比较修剪方法时常见的缺陷。
2021-07-24 10:48:40
763KB
NNP
1
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