文档介绍：该【位级神经网络建模 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【位级神经网络建模 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:从经典生物神经元模型到现代计算神经元模型。:包括激活函数、权重矩阵、偏置项等关键组成部分。:如线性代数、矩阵运算、微积分等。:感知机、多层感知机等。:卷积神经网络、循环神经网络、变压器神经网络等。:可解释性、高效性、鲁棒性。:利用二进制位或低精度数据进行计算。:低功耗、低延迟、低成本。:精度损失、设计复杂度。:将浮点运算转换为定点运算。:减少网络中的冗余权重。:降低网络的精度以提高效率。:基于FPGA或ASIC实现位级神经网络。:在内存附近进行计算以降低数据移动成本。:模拟人脑神经结构和功能的硬件平台。:在资源受限的设备上部署位级神经网络。:为传感器网络和智能家居等应用提供低功耗解决方案。:在计算密集型的自动驾驶系统中降低功耗和延迟。,减少模型稀疏度。,进一步降低内存消耗。,提高模型效率。。,根据数据分布和模型任务优化量化参数。,在不同网络层或运算中采用不同的比特宽度,平衡精度和效率。(-1或1),极大降低模型复杂度和计算量。,保持二值化模型的性能。,在二值化过程中保留模型对量化误差的鲁棒性。,以结构化方式进行修剪。,逐步删除冗余结构,同时监控模型性能。,进一步降低修剪后的模型复杂度和内存占用。,降低计算成本。,使用可学****的参数控制激活函数的形状。。,例如乘法近似或加法近似。,进一步降低近似计算的误差。,实现低功耗和高能效。