使用二值矩阵分解的快速低内存深度神经网络
机器学习
2023-01-09 v2 信号处理
摘要
尽管深度神经网络在不同应用中表现优异，它们仍计算密集且需要大量内存。这促使更多关于减少实现此类网络所需资源的研究。为此提出的一种有效方法是矩阵分解，其已在不同网络上被证明有效。本文中，我们利用二值矩阵分解并展示其在减少深度神经网络所需资源数量上的极高效率。实际上，该技术可促成此类网络的实际实现。
引用
@article{arxiv.2210.13468,
title = {Fast and Low-Memory Deep Neural Networks Using Binary Matrix Factorization},
author = {Alireza Bordbar and Mohammad Hossein Kahaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.13468},
year = {2023}
}