• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

From SqueezeNet to SqueezeBERT: Developing Efficient Deep Neural Networks скачать в хорошем качестве

From SqueezeNet to SqueezeBERT: Developing Efficient Deep Neural Networks 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
From SqueezeNet to SqueezeBERT: Developing Efficient Deep Neural Networks
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: From SqueezeNet to SqueezeBERT: Developing Efficient Deep Neural Networks в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно From SqueezeNet to SqueezeBERT: Developing Efficient Deep Neural Networks или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон From SqueezeNet to SqueezeBERT: Developing Efficient Deep Neural Networks в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



From SqueezeNet to SqueezeBERT: Developing Efficient Deep Neural Networks

Deep neural networks have been trained to interpret images and text at increasingly high levels of accuracy. In many cases, these accuracy improvements are the result of developing increasingly large and computationally-intensive neural network models. These models tend to incur high latency during inference, especially when deployed on smartphones and edge-devices. In this talk, we present two lines of work that focus on mitigating the high cost of neural network inference on edge-devices. First, we review the last four years of progress in the computer vision (CV) community towards developing efficient neural networks for edge-devices, ranging from early work such as SqueezeNet, to recent work leveraging neural architecture search. Second, we present SqueezeBERT, a mobile-optimized neural network design for natural language processing (NLP) that draws on ideas from efficient CV network design. SqueezeBERT achieves a 4.3x speedup over BERT-base on a Pixel 3 smartphone. Finally, we believe that SqueezeBERT is just the beginning of several years of fruitful research in the NLP community to develop efficient neural architectures. See more at https://www.microsoft.com/en-us/resea...

Comments
  • What Kind of Computation is Human Cognition? A Brief History of Thought (Episode 1/2) 5 лет назад
    What Kind of Computation is Human Cognition? A Brief History of Thought (Episode 1/2)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications 5 лет назад
    An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Directions in ML: 5 лет назад
    Directions in ML: "Neural architecture search: Coming of age"
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Neural Networks Examples in MATLAB
    Neural Networks Examples in MATLAB
    Опубликовано:
  • Intro to graph neural networks (ML Tech Talks) 4 года назад
    Intro to graph neural networks (ML Tech Talks)
    Опубликовано: 4 года назад
  • Geometric Deep Learning | Michael Bronstein || Radcliffe Institute 8 лет назад
    Geometric Deep Learning | Michael Bronstein || Radcliffe Institute
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Поиск нейронной архитектуры без обучения (с пояснениями) 5 лет назад
    Поиск нейронной архитектуры без обучения (с пояснениями)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Статья, посвященная сетям сжатия и возбуждения (SENet), поясняет 3 года назад
    Статья, посвященная сетям сжатия и возбуждения (SENet), поясняет
    Опубликовано: 3 года назад
  • SqueezeNet | Лекция 17 (часть 1) | Прикладное глубокое обучение 4 года назад
    SqueezeNet | Лекция 17 (часть 1) | Прикладное глубокое обучение
    Опубликовано: 4 года назад
  • The Story of SqueezeNet: Why Smaller CNNs Can Be Smarter? | Computer Vision Series 7 месяцев назад
    The Story of SqueezeNet: Why Smaller CNNs Can Be Smarter? | Computer Vision Series
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения... 5 лет назад
    Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения...
    Опубликовано: 5 лет назад
  • ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию? 1 месяц назад
    ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks 6 лет назад
    CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN) 5 лет назад
    Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 1 месяц назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Библия полна противоречий. А что было на самом деле? 3 дня назад
    Библия полна противоречий. А что было на самом деле?
    Опубликовано: 3 дня назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Representational Power of Graph Neural Networks - Stefanie Jegelka 6 лет назад
    Representational Power of Graph Neural Networks - Stefanie Jegelka
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5