将强化学习应用到量化投资中实战篇（神经网络模块开发） 文章目录将强化学习应用到量化投资中实战篇（神经网络模块开发）1.前言2 父类Network类3. DNN4.LSTM5.CNN 1.前言在本节内容中，将详细介绍神经网络模块中包含的几个神经网络类的属性和功能，并详细讲解基于 Python和Pytorch 实现的源码。本节内容的神经网络模块包括基本的深度神经网络 DNN、LSTM和卷积神经网络 C
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2023-12-15 04:47:40
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# 实现神经网络量化的流程
## 简介
在深度学习领域中，神经网络量化是一种优化技术，可以将原始的浮点数参数转换为更加紧凑的整数形式，从而减少模型的存储空间和计算量，提高模型的运行效率。本文将介绍如何在PyTorch中实现神经网络量化。
## 步骤概览
下面是实现神经网络量化的一般步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 加载预训练模型 |
| 2 | 定义量化模型
原创
2023-07-22 02:04:19
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神经网络由对数据执行操作的层或模块组成。torch.nn命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个模块，但它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。import os
import torch
fro
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2024-02-27 09:37:29
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高通发布了一份AIMET的白皮书。[2106.08295] A White Paper on Neural Network Quantization (arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2106.08295这份白皮书介绍了AIMET中所有的量化知识和使用方法：模型量化原理的解释；PTQ和QAT的使用流程；如何调试量化模型。这里简单摘录第一章AIME简介和第二章量化基础
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2023-06-05 16:15:59
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文章目录一、TensorRT 为什么需要量化二、基础内容三、神经网络的量化过程 一、TensorRT 为什么需要量化量化是什么：量化在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。神经网络的量化是在做一件什么事：对 FP32 的权重进行不饱和映射（最大值映射）：即对权重无需进行校准，只需要进行
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2023-08-04 20:40:19
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在过去的十年中，深度学习在解决许多以前被认为无法解决的问题方面发挥了重要作用，并且在某些任务上的准确性也与人类水平相当甚至超过了人类水平。 如下图所示，更深的网络具有更高的准确度，这一点也被广泛接受并且证明。使用更深层次的网络模型追求人类级别的准确性会带来一系列挑战，例如：更长的推理时间更高的计算要求更长的训练时间高计算量的深度模型需要较长训练时间，对于线下训练还是可以接受的，因为训练通常进行一次
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2024-02-22 19:24:49
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公式是在是太蛋疼了，如果要看公式的可以上知乎上面看神经网络低比特量化中训练和推理是如何实现的？ - ZOMI酱的回答- 知乎1.1 神经网络模型量化概述随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于各种领域，模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量。模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<
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2024-02-06 13:25:04
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之前写过一系列网络量化相关的文章，它们都出自 Google 在 2018 年发表的一篇论文，目前也是 tflite 和 pytorch 等框架中通用的量化标准。不过，最近有读者在后台问我，说他看到的一些论文和我文章中的方法差别很大，被搞懵了。因此，今天想整理一下网络量化的发展脉络，帮助刚入门的同学更好地理清这里面的来龙去脉。为什么要模型量化关于模型量化，最直接的想法当然是把所有浮点运算都转变为定点
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2023-08-14 16:15:35
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- 训练时对gredient量化，减少网络传输，加快训练速度（1-bit quantization)- 预测模型量化，减少模型大小，使得能加载进内存或显存；计算时还是转成float计算；- 预测模型量化，输入的样本也量化，中间激活值也用量化的，INT8和INT8直接计算，计算也加速了；- 训练Forward时也进行伪量化，让训练的模型尽量往减少Forward误差上靠拢，从而减少预测时的量
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2023-12-02 22:45:48
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摘要 随着智能移动设备的日益普及和深度学习模型令人生畏的计算成本，人们需要高效和准确的设备上推理方案。我们提出了一种量化方案，允许仅使用整数算法进行推理，它可以在常用的硬件上比浮点推理更有效地实现。我们还共同设计了一个训练程序，以保持端到端模型精度后量化。因此，所提出的量化方案提高了精度和设备上延迟之间的权衡。这些改进甚至在MobileNets上也是显著的，
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2023-11-17 21:07:14
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LDGCN: Linked Dynamic Graph CNN Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features南方科技大学 代码链接https://github.com/KuangenZhang/ldgcnn本文是基于DGCNN和PointNet进行改进之后的工作，主要是用于点云特征提取任务，可以很方便的扩展到点云分类和点云分割任务
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2024-01-17 08:13:44
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深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示，也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章（Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 ）中简单讲过Q格式，网上也有很多讲Q格式的，这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的，得到的模型参数也是浮点的。通常模型参数较多，在inference时也有非常多的乘累加运算。如果处理器的算力有限，在inferen
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2024-01-15 16:46:05
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神经网络模型是计算密集型应用，在部署时基本都会经过模型压缩，本次主要谈谈量化，其他技术留在以后吧。一、为什么可以量化？首先，什么是量化呢？ 量化，这个术语最初是来自数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程（度娘搬运来的）。 对应到人工智能领域的量化呢，模型一般都用fp32来存储数据，量化就是把fp32的数据用int8来表示。 很显然，经
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2023-10-18 12:28:40
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文章目录一、TensorRT 为什么需要量化二、基础内容三、神经网络的量化过程 一、TensorRT 为什么需要量化量化是什么：量化在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。神经网络的量化是在做一件什么事：对 FP32 的权重进行不饱和映射（最大值映射）：即对权重无需进行校准，只需要进行
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2023-08-04 20:40:18
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在近几年随着人工智能的发展，基于神经网络的算法在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等方面广泛应用。 神经网络模型的发展趋势越来越复杂。从最初的8层网络结构到100多层的网络结构。但其本质优化方法不变，大多为梯度下降法等优化方法。近几年神经网络的发展大部分原因是因为计算机计算能力的提升。在现有的神经网络中通常有上百万的参数。存在大量
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2023-08-18 14:39:40
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卷积神经网络量化一、为什么要量化？卷积神经由于参数量和计算量太大，无法在移动设备上部署。在深度神经网络模型应用中，量化是削减模型大小的一种常用方法。为什么要削减模型，是因为硬件平台的自身性能不理想，如计算力低，内存、电量消耗等限制，导致模型推断速度慢、功耗高。而定点运算指令比浮点运算指令在单位时间内能处理更多数据，同时，量化后的模型可以减少存储空间。当然，也可以将量化后的模型部署在高效的定制化计算
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2023-12-26 08:11:02
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[提要] 随着人工智能技术的快速发展， 深度学习，强化学习等技术不断进入各行各业。金融领域也不例外，利用深度学习进行大数据挖掘，分析客户的画像，提供对应的金融服务已经在现实中使用。 在金融交易领域其中一个分支量化交易（金融工程）采用相关的人工智能技术，必将大势所趋。 本文主要是针对证券期货交易的量化交易采用深度神经，卷积神经
引言随着深度学习的飞速发展，计算机视觉领域内的卷积神经网络种类也层出不穷。从1998年的LeNet网络到2012引起深度学习热潮年的AlexNet网络，再到2014年的VGG网络，再到后来2015的ResNet网络，深度学习网络在图像处理上表现得越来越好。但是这些网络都在不断增加网络深度和宽度来提高网络的准确度，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。网络准确度虽然得到了极大提高，但
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2024-02-04 11:10:10
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机器学习和深度学习已经成为量化对冲基金常用的新有效策略，并且能帮助他们最大化其利润。作为一名人工智能和金融爱好者，这是一个不一样的时代，因为这个时代将两个领域完美的结合起来。 本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票(或指数)的价格。我们的目标是使用机器学习和神经网络的方法预测所选公司的股票价格。对于股票预测的更高级的神经网络实现，请看我后面的文章。金融中神经网络的需求金融是
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2024-02-05 14:26:23
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一、PP-LCNet: 一个轻量级的卷积神经网络我们提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级卷积神经网络，叫做PP-LCNet，他是一个能够用于多任务的轻量级模型。这篇论文提出了一些能在保持延迟不变的情况下提高模型准确率的方法。在这些优势的加持下，PP-LCNet与之前预测速度差不多的模型相比更加准确。对于计算机视觉的一些下流任务（指具体应用），比如目标检测、语义分割等，该模型效果也很好。我们的
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2023-10-23 10:30:43
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