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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“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。作者：黎明灰烬地址：https://jackwish.net/2019/neural-network-quantization-resources.htm
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2021-04-09 14:55:10
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量化是将数值 x 映射到 y 的过程，其中 x 的定义域是一个大集合(通常是连续的)，而 y 的定义域是一个小集合（通常是可数的）。8-bit 低精度推理，是将一个原本 FP32 的浮点张量转化成一个 int8/uint8 张量来处理。先看一下浮点数和 8-bit 整数的完整表示范围。模型量化会带来如下两方面的好处：减少内存带宽和存储空间深度学习模型主要是记录每个 layer（比如卷积层/全连接层
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2023-08-06 17:10:47
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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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目录智能优化算法神经网络算法通用神经网络工具箱函数感知器matlab函数线性神经网络函数BP神经网络径向基神经网络函数自组织神经网络函数经典应用遗传算法程序设计经典应用-旅行商问题TSP问题免疫算法模拟退火算法经典应用智能优化算法神经网络算法生物神经网络功能的启发而产生的，基于数学统计学类型的学习算法得以优化。目前已有近40种人工神经网络模型，其中包括反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield
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2023-12-14 13:22:43
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目录智能优化算法神经网络算法通用神经网络工具箱函数感知器matlab函数线性神经网络函数BP神经网络径向基神经网络函数自组织神经网络函数经典应用遗传算法程序设计经典应用-旅行商问题TSP问题免疫算法模拟退火算法经典应用智能优化算法神经网络算法生物神经网络功能的启发而产生的，基于数学统计学类型的学习算法得以优化。目前已有近40种人工神经网络模型，其中包括反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield
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2023-12-22 11:40:34
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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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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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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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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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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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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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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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上一篇文章介绍了后训练量化的基本流程，并用 pytorch 演示了最简单的后训练量化算法。后训练量化虽然操作简单，并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法 (如 tensorrt、ncnn，SNPE 等)，但有时候这种方法并不能保证足够的精度，因此本文介绍另一种比后训练量化更有效地量化方法——量化感知训练。量化感知训练，顾名思义，就是在量化的过程中，对网络进行训练，从而让网络参数能更好地适应量化
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2023-11-28 05:48:03
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1.2.3 轻量级神经网络概述深度学习算法已经在计算机视觉、自然语言处理、控制工程等领域表现惊人，直接 冲击传统算法的地位，进而引发新一代人工智能的浪潮。神经网络具有高密集的计算量， 而移动设备计算资源紧张，因此，如何在移动设备中部署神经网络模型是目前深度学习 发展的技术瓶颈。 为解决如何在移动设备中部署神经网络模型的问题，国内外各大深度学习研究机构 纷纷提供了将深度神经网络模型移植到移动端设备的
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2023-09-05 18:48:06
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1、引言对于在FPGA端侧进行CNN卷积神经网络加速，合适的量化方法不仅能够有效的提升DSP在单位周期内的操作数，同样也能够降低对存储空间、片内外交互带宽、逻辑资源等的需求。例如采用16Bit量化方式，每个DSP可以进行1次乘法运算；采用8Bit量化方式，DSP可以进行2次乘法运算，这个在之前的博客里有提到（）。如果要实现INT8类型的量化，那么很关键的一点是选择合适的量化算法，很显然如果采用直接
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2023-08-13 22:43:35
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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
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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