神经网络的模型压缩和硬件加速：综述摘要由于摩尔定律的可预见的终结，在通用处理器的改进速度下降的背景下，特定领域的硬件正成为一个有前途的话题。机器学习，尤其是深度神经网络(DNN)，因为其在各种人工智能(AI)任务中的成功应用，已成为了最受瞩目的领域。DNN的无与伦比的准确性是通过消耗大量的内存以及较高的计算复杂性来实现的，这极大地阻碍了它们在嵌入式系统中的部署。因此，自然而然地提出了DNN压缩概念

深度神经网络的高效处理：教程和综述摘要深度神经网络(DNN)目前广泛应用于计算机视觉、语音识别和机器人等人工智能(AI)领域。虽然DNN在许多AI任务上提供了最先进的精确度，但它以高计算复杂度为代价。因此，对于DNN在AI系统中的广泛部署而言，实现DNN的有效处理以提高能源效率和吞吐量而又不牺牲应用精度或增加硬件成本的技术至关重要。本文旨在提供一个有关实现DNN高效处理目标的最新进展的综合教程和综