二值神经网络相关论文
基于深度学习的通信物理层可以根据实际传输的数据,对真实通信信道进行实时学习和拟合,避免了对信道进行基于统计模型的离线建模,......
深度神经网络由于具有仿生的特性,在机器视觉、自然语言处理等诸多领域表现优异。而随着AIo T浪潮的袭来,边缘端设备利用神经网络......
如今,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)广泛应用于计算机视觉、语音识别和机器人技术等的人工智能(Artificial Intel......
深度学习算法在包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别在内的多个领域均取得了优异的性能,在过去十多年间吸引了广泛的关注。随......
针对遥感建筑物实时检测中深度卷积网络资源消耗大和硬件移植难的问题,提出一种基于二值与浮点数混用方法的语义分割网络MBU-Net。......
深度卷积神经网络通常包含数十亿的参数量,计算量和内存占用都十分庞大,严重阻碍了其在硬件资源以及功耗存在限制的轻量型移动端的......
近几年来,最先进的语音识别声学建模基于深度神经网络。然而,深度神经网络运行时极高的计算量,阻碍了其在低功耗设备如移动电话和......
在信息时代下,全面获取敌对势力军事情报,实时高效进行军事判读,是未来战争制胜的重要手段。舰船作为重要的海上作战工具,统计各国......
现有的卷积神经网络由于其结构复杂且依赖的数据集庞大,难以满足某些实际应用或者计算平台对运算性能的要求和能耗的限制。针对这......
为解决交通监控中对不同摄像头之间行人和非机动车辆的再识别问题,并且能够满足识别场景中的实时性要求,文中介绍了一种基于二值神......
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传统的两层二值双向联想记忆(BAM)网络因其结构的限制存在着存储容量有限、区分小差别模式和存储非正交模式能力不足的缺陷,结构上将......
近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的深度学习(Deep Learning)相关技术和算法,以其在诸如图像分类,目......
对人工神经网络(artificial neural network,ANN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)以及二值神经网络(binary neu......