Jun, 2018

二进制集成神经网络：每个网络的比特数更多还是每个比特的网络数更多？

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TL;DR对二元神经网络进行了广泛的实验以了解其表示能力、速度及偏差 / 方差。提出了一种二元集成神经网络，通过集成方法来提高二元神经网络的性能，从而更快、更鲁棒，甚至能够超越具有相同结构的完全精确的浮点数网络的准确性。
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发现论文，激发创造
  • 位元神经网络

    通过提出一种基于二进制值的神经网络训练方法 (BNN)，实现了通过基本的比特逻辑实现神经网络的前向传递。在资源受限的环境中，BNN 可以取代浮点数运算，减少存储空间占用、内存带宽、以及硬件能耗。同时，我们提出了权重压缩和噪声反向传播等训练技术，生成功能基本与实数网络相当的 BNN。通过在 MNIST 数据集上进行实验，我们证明了 BNN 表现出竞争性的性能并节省大量计算资源。

    Jan, 2016

  • 回归简单：如何从头训练准确的二值神经网络？

    本研究关注二值神经网络的训练精度问题，提出了一些新的设计原则，设计出了一种新的二值神经网络体系结构 BinaryDenseNet，并在 ImageNet 数据集上获得 18.6% 和 7.6% 的精度改进。

    Jun, 2019

  • MeliusNet: 二进制神经网络能达到 MobileNet 的准确性吗？

    本文提出了一种新的二进制神经网络构架 MeliusNet，采用 “密集块 + 改进块” 交替的方式可以增加特征容量和特征质量，通过在 ImageNet 数据集上的实验，证明了该构架可以在操作数、精度以及计算效率上大幅提高，代码已公开发布。

    Jan, 2020

  • BoolNet: 二值神经网络能耗最小化

    本文提出了一种名为 BoolNet 的二值神经网络（BNN）架构，该架构不使用常见的 32 位组件，能够在不影响准确性的情况下减少能源消耗，并且与现有的 BNN 架构 Bi-RealNet 相比，能够获得高达 1.2% 的额外准确性和 4.6 倍的能量降低。

    Jun, 2021

  • 二值神经网络的综合评述

    本文全面评述了二值神经网络（BNN）的发展历程，从祖先算法到最新算法 / 技术，提出了一种广泛的设计流程，并讨论了每个模块的变体。此外，还介绍了 BNN 的应用，以及其潜在的发展方向和未来研究机会。

    Oct, 2021

  • 二值化神经网络

    本文介绍了一种对二值化神经网络进行训练的方法，并在 Torch7 和 Theano 两个框架下，对 MNIST、CIFAR-10 和 SVHN 数据集进行了实验，取得了近乎领先水平的结果。通过在前向传递过程中使用二值化的权重和激活值，可以大幅减少内存消耗，用位运算取代大多数算术运算，并且使用二进制矩阵乘法 GPU 内核可以比未优化的 GPU 内核快 7 倍，而不会损失分类准确度。

    Feb, 2016

  • 二进制神经网络中的数据流优化

    通过引入剪裁块，减少二元神经网络层的数据宽度和内部累加器大小，同时优化批标准化层的实现和 ARM 指令集的二值化卷积，提高了推理速度和准确度。

    Apr, 2023

  • 二值化神经网络：训练深度神经网络，使权重和激活限制为 + 1 或 - 1

    本篇论文介绍了一种通过二值化权重和激活训练神经网络的方法，并在 Torch7 和 Theano 框架上进行了实验，在 MNIST、CIFAR-10 和 SVHN 数据集上取得了接近最佳水平的结果。同时，作者提出了一种二进制矩阵乘法 GPU 核函数，使得 MNIST BNN 可以比优化前快 7 倍，而不影响分类准确性。

    Feb, 2016

  • AdaBin: 自适应二值集合优化二值神经网络

    本文提出了一种名为 AdaBin 的自适应二值化方法，它通过使用符号函数难以准确地将全精度值二值化的事实，使得我们获得了一组自适应的最优二进制集合，进一步提高了二值特征的表示能力。实验结果表明，AdaBin 在大量基准模型和数据集上达到了 state-of-the-art 的性能。

    Aug, 2022

  • 正则化二进制网络训练

    本文提出了一种新的正则化函数和可训练缩放因子的二进制训练方法，通过改进梯度下降算法中的反向传播计算，在 ImageNet 数据集上比传统二进制神经网络和 XNOR-net 有更好的性能表现。

    Dec, 2018