arXiv:1712.05877v1cs.LG15Dec2017QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInferenceAbstractTherisingpopularityofintell
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1、arXiv:1712.05877v1 cs.LG 15 Dec 2017 Quantization and Training of Neural Networks for Effi cient Integer-Arithmetic-Only Inference Abstract The rising popularity of intelligent mobile devices and the daunting computational cost of deep learning-based models call for effi cient and accurate on-device inference schemes. We propose a quantization scheme that allows inference to be carried out using integer-only arithmetic, which can be implemented more effi ciently than fl oating point inference。
2、1 基于 BP 神经网络的 PID 参数自适应整定 曾正 1，蔡容容2，詹立新2 1 武汉大学电气工程学院，430072 2 武汉大学动力与机械学院，430072 联系方式：zengerzheng 摘摘 要：要：针对简单单入单出（SISO）系统中 PID 控制的参数整定问题进行了仿真研究，利用 BP 神经网络进行 PID 参数自适应整定。 首先， 得到了问题的传递函数模型， 并建立了对应的离散化传递函数模型作为仿真研究 的对象，并对未校正系统进行了相关的理论分析。 然后，利用 BP 神经网络算法在线进行 PID 参数自适应整定。同时，为了形成参照，给 出了运用模拟退火算法离。
3、完整版完整版 基于纹理信息与神经网络的遥感基于纹理信息与神经网络的遥感 影像分类影像分类 基于纹理信息提取与神经网络分类方法的 遥感影像分类 目录 1 实验目的 3 2 实验原理 3 基本概念 3 原理阐述 4 技术路线 7 3实验设备与数。
4、BPBP 神经网络的异常点检测应用可行性研究神经网络的异常点检测应用可行性研究 广东工业大学软件工程本科论文广东工业大学软件工程本科论文 计算机学院毕业论文 本科毕业设计论文BP 神经网络的异常点检测应用可行性 研究 学院计算机学院 专业软。
