韩松 - Model Compression and Efficient Deep Learning_哔哩哔哩_bilibili

Name: 韩松 - Model Compression and Efficient Deep Learning
Uploaded: 2020-02-12T08:00:52.000Z
Duration: 10 min 37 s
Channel: 伯禹人工智能学院
Description: 本视频介绍了模型压缩方向的4篇论文，分别是Pruning（Nips'15）和Deep Compression（ICLR'16，Best Paper），以及两个硬件加速器EIE（ISCA'16）和ESE（FPGA'17，Best Paper）。这4篇文章着力于解决深度学习在近年来碰到的一个新的挑战，也就是摩尔定律的放缓带来的算力问题。

伯禹人工智能学院

本视频介绍了模型压缩方向的4篇论文，分别是Pruning（Nips&#39;15）和Deep Compression（ICLR&#39;16，Best Paper），以及两个硬件加速器EIE（ISCA&#39;16）和ESE（FPGA&#39;17，Best Paper）。这4篇文章着力于解决深度学习在近年来碰到的一个新的挑战，也就是摩尔定律的放缓带来的算力问题。, 视频播放量 1507、弹幕量 5、点赞数 35、投硬币枚数 16、收藏人数 56、转发人数 6, 视频作者 伯禹人工智能学院, 作者简介 打造AI领域的黄埔军校，相关视频：何泰然 - Generative Adversarial Imitation Learning，冯思远-Learning-based Deep Learning Compiler，蒋乐天 - PPO，陈天奇 - TVM，赖行 - Soft Actor-Critic，潘哲逸-Urban Traffic Prediction from Spatio Temporal Data Using Deep Meta Learning，谢雨桐-A Brief Introduction to Graph Machine Learning Methods in Drug Discovery，张文涛 - LM-LSTM-CRF，陈力恒 - node2vec，林己 - TSM（Temporal Shift Module）