神经网络量化入门–基本原理

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计算机网络性能与体系结构摘要 网络分类： LAN（建筑级）：高速（Gbps）、低延迟，采用以太网/WiFi MAN（城市级）：光纤/MPLS技术，中高速（Mbps~Gbps） WAN（广域）：高延迟，依赖运营商（SDH/MPLS），成本高 性能指标： 速率/带宽（bit/s）、吞吐量（实际传输量） 时延=发送时延+传播时延+处理/排队时延 时延带宽积=传播时延×带宽（信道容量指标） 体系结构： 物

使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD参考：使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD一. 使用动量(Momentum)的随机梯度下降虽然随机梯度下降是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习（加快梯度下降的速度），特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。动量算法累积了之前梯度指数级衰减的移动平均，并

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CBAM我们提出了卷积块注意力模块（CBAM），这是一个简单而有效的前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图，我们的模块沿着通道和空间两个独立的维度依次推导注意力图，然后将注意力图乘以输入的特征图，进行自适应的特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计，并且可以和基础CNN一起进行端到端训练。我们通过在ImageNet-1K、MS CO

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Playing Atari with Deep Reinforcement Learning我们提出了第一个利用强化学习直接从高维感官输入成功学习控制策略的深度学习模型。该模型是一个卷积神经网络，用Q-learning的一个变种进行训练，其输入是原始像素，其输出是一个估计未来奖励的价值函数。我们将我们的方法应用于街机学习环境中的七个Atari 2600游戏，没有调整结构或学习算法。我们发现，它在其