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具有权重通用先验的全连接贝叶斯神经网络的后验集中度
使用贝叶斯方法进行深度神经网络（BNNs）训练在广泛应用中受到了极大关注，并且已被有效地应用于各种情况。然而，大多数关于对 BNNs 的后验集中性质的研究仅在具有稀疏或重尾先验的 BNN 模型中证明结果。令人惊讶的是，目前还没有关于使用最常
PDF3 months ago
ARBiBench: 评估二值化神经网络的对抗鲁棒性
该研究论文通过对网络二值化进行全面评估，揭示了二值化神经网络在白盒和黑盒攻击下的鲁棒性表现，以及不同网络之间的相似性和应用前景。
PDF6 months ago
空间贝叶斯神经网络
我们提出了一种新的灵活类的空间过程模型，称为空间贝叶斯神经网络（SBNNs），它通过将空间嵌入层和可能的空间变化的网络参数结合到贝叶斯神经网络中，能更好地匹配目标过程的有限维分布。
PDF8 months ago
小规模概率元学习中的神经网络分摊推理
使用全局诱导点变分逼近来构造一系列条件分布，从而准确地对真实后验分布进行近似，其中诱导输入可以被实际数据替代，使变分分布由每个数据点的近似似然组成，从而实现了基于完整数据点的均摊推断。
PDF8 months ago
ICCVMST 压缩：通过最小生成树压缩和加速二进制神经网络
本文提出了一种名为最小生成树（MST）压缩的新方法，用于学习压缩和加速二值神经网络（BNNs），旨在降低计算成本和延迟，实验结果表明这种方法在资源受限的边缘计算设备上能够显著提高压缩比率并实现可忽略的准确度下降。
PDF10 months ago
LAB: 可学习激活元素二值化用于二值神经网络
本文提出了一种名为 LAB 的可学习二值化激励技术，替代二元特征映射中的 sign () 函数，其可以适用于各种已有的架构中，实验证明这种方法可以在不显著增加时间和复杂度的情况下，为四个二值神经网络模型带来明显性能提升，并在 ImageNe
PDF2 years ago
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.
PDF3 years ago
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。
PDF4 years ago
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。
PDF5 years ago
BMXNet: 一种基于 MXNet 的开源二值神经网络实现
该研究介绍了一个基于 MXNet 的开源 BNN 库 BMXNet，可在 GPU 和 CPU 模式下工作，并支持 XNOR-Networks 和 Quantized Neural Networks，旨在通过二进制运算显著减少内存大小和访问，
PDF7 years ago
可再配置逻辑上二值神经网络的扩展
该论文研究了如何在 BNN 网络中使用 padding 提高分类准确率的同时，仍然保持 1 位数据通路。作者展示了该方法的灵活性和可扩展性，并在 ADM-PCIE-8K5 平台上实现了大型 BNN 分类的快速和精确。
PDF7 years ago