卷积神经网络工程实践技巧

斯坦福大学CS231N公开课是人工智能和计算机视觉领域最经典的公开课之一，详细讲解了深度学习与卷积神经网络的基础知识和前沿应用。但英文教案、英文作业、英文讲课和不恰当的字幕翻译阻碍了广大中国学习者学习。 子豪兄将以2019最新版课件为载体，系统全面讲解并扩展公开课中的知识点和作业，精读经典论文，搭建有趣的计算机视觉和人工智能应用。 卷积神经网络工程实践技巧： 我们可以通过多种手段提高卷积神经网络运算效率，构建轻量化模型。可以改进卷积层结构，可以改进卷积算法，加速矩阵运算，也可以压缩权重精度，剪枝，进而压缩模型，或者使用强大算力的硬件，并行分布式运算。集成电路、数据结构、数学算法、信号处理、分布式计算、嵌入式开发，可谓八仙过海。