神经网络模型压缩方法综述
卷积神经网络研究综述
卷积神经网络研究综述作者：李炳臻刘克顾佼佼姜文志来源：《计算机时代》2021年第04期摘要：回顾了卷积神经网络的发展历程，介绍了卷积神经网络的基本运算单元。
在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。
关键词：卷积神经网络; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）04-08-05Absrtact： This paper reviews the development of convolutional neural networks， and introduces the basic operation unit of convolutional neural networks. On the basis of consulting alarge amount of information， this paper focuses on the representative convolutional neural networks such as AlexNet， VGGNet， GoogLeNet and ResNet etc.， analyzes the technologies they used，summarizes and analyzes their advantages and disadvantages， and points out the future research direction of convolutional neural networks.Key words： convolutional neural networks; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet0 引言卷積神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算并且含有深层次结构的深度前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一[1-2]，21世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展。
模型轻量化方法综述
模型轻量化方法综述随着深度学习的不断发展，大规模深度神经网络在各个领域的应用变得越来越普遍。
但是，由于深度神经网络的参数量庞大，导致计算成本高、存储成本高，甚至还会在嵌入式设备等资源受限的场景中限制其应用。
因此，轻量化模型的研究变得越来越重要。
本文将综述当前主流的模型轻量化方法，并按照以下列表进行分类：## 去冗余1. 参数量减少：参数量较少的模型在训练和推理时均具有更快的速度和更低的计算成本。
解决方法包括结构剪枝、低秩分解、知识蒸馏等。
2. 运算量减少：通过减少复杂度较高的运算过程，从而实现模型轻量化。
解决方法包括深度可分离卷积、深度可分离分组卷积、宽度可分离卷积等。
3. 数据冗余压缩：通过数据压缩算法来减小网络的体积，并且可以在保证网络精度的情况下，大幅度减轻计算量。
解决方法包括离线量化、在线量化、低比特位宽网络等。
## 蒸馏1. 蒸馏方法：通过将一个大模型的知识迁移到一个小模型上，来达到模型轻量化的效果。
解决方法包括基于模型的蒸馏、任务导向的蒸馏、特征蒸馏等。
2. 蒸馏框架：提供了一些框架和工具，以便开发者能够轻松实现模型蒸馏，并且使蒸馏过程更加高效便捷。
解决方法包括TensorRT、NNAPI、Paddle Lite等。
## 聚合1. 同质化聚合：通过在不同设备或不同环境下，训练不同的模型，然后将这些模型第一时间聚合起来，来得到一个在多种情况下都表现良好的轻量化模型。
解决方法包括FedAvg、FedProx、FedOpt等。
2. 非同质化聚合：利用异构计算设备的计算资源，将不同的模型划分到不同的设备上，然后在中央服务器上进行聚合以获得更好的性能。
解决方法包括EdgeCluster、DGL和cluster-GCN等。
综上所述，轻量化模型的研究对于实现计算机视觉、自然语言处理和其他深度学习任务等上的快速应用至关重要。
在未来，随着深度学习技术的不断成熟，轻量化模型将会越来越受到青睐。
BP神经网络及深度学习研究-综述(最新整理)
BP神经网络及深度学习研究摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。
BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。
关键词：BP神经网络、算法分析、应用1 引言人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。
因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。
最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。
因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。
人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。
现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。
1.1 人工神经元模型仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。
人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。
人工神经网络综述论文
人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。
该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。
最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。
关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。
The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。
人工神经网络系统辨识综述
人工神经网络系统辨识综述摘要：当今社会，系统辨识技术的发展逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。
首先对神经网络系统辨识方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。
关键词：神经网络；系统辨识；系统建模0引言随着社会的进步,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统，经典的系统辨识方法在这些系统中应用，体现出以下的不足:（1）在某些动态系统中,系统的输入常常无法保证，但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。
（2）在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。
（3）不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。
随着科技的继续发展，基于神经网络的辨识与传统的辨识方法相比较具有以下几个特点:第一，可以省去系统机构建模这一步，不需要建立实际系统的辨识格式；其次，辨识的收敛速度仅依赖于与神经网络本身及其所采用的学习算法，所以可以对本质非线性系统进行辨识;最后可以通过调节神经网络连接权值达到让网络输出逼近系统输出的目的；作为实际系统的辨识模型，神经网络还可用于在线控制。
1神经网络系统辨识法1.1神经网络人工神经网络迅速发展于20世纪末，并广泛地应用于各个领域，尤其是在模式识别、信号处理、工程、专家系统、优化组合、机器人控制等方面。
随着神经网络理论本身以及相关理论和相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
神经网络，包括前向网络和递归动态网络，将确定某一非线性映射的问题转化为求解优化问题，有一种改进的系统辨识方法就是通过调整网络的权值矩阵来实现这一优化过程。
1.2辨识原理选择一种适合的神经网络模型来逼近实际系统是神经网络用于系统辨识的实质。
其辨识有模型、数据和误差准则三大要素。
系统辨识实际上是一个最优化问题,由辨识的目的与辨识算法的复杂性等因素决定其优化准则。
神经网络训练的方法和技巧总结
神经网络训练的方法和技巧总结神经网络是一种模拟人脑工作方式的人工智能模型，它通过模拟神经元之间的连接关系来实现数据的处理和学习。
在神经网络的训练过程中，选择合适的方法和技巧是提高性能和效果的关键。
本文将总结几种常用的神经网络训练方法和技巧，并对其优劣进行评价。
1. 梯度下降法梯度下降法是神经网络训练中最基础且最常用的方法之一。
它通过计算代价函数对于每个参数的偏导数，并根据导数值的大小进行参数的更新。
具体而言，梯度下降法以参数调整的方向和速率为基础，不断迭代优化模型直至收敛。
虽然梯度下降法简单易懂且易于实现，但存在收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题。
2. 学习率调整策略学习率是指在梯度下降法中每次参数更新的步幅大小。
合适的学习率可以加快模型的收敛速度，但过大或过小的学习率都会导致训练效果不佳。
为了解决这一问题，需要采用合适的学习率调整策略。
一种常见的策略是学习率衰减，即让学习率随着训练的进行逐渐减小。
另外，也可以使用动态学习率方法，如Adagrad、Adam等，根据参数的历史梯度信息自适应地调整学习率。
3. 批量归一化批量归一化是一种优化技巧，用于在神经网络的每一层输入数据进行归一化处理，有助于加快网络训练的速度并提高模型的性能。
通过将每一层的输入数据进行标准化，可以避免激活函数输入数据过大或过小，从而减少梯度爆炸或梯度弥散的问题。
同时，批量归一化还可以增加模型的鲁棒性和泛化能力。
4. 正则化技术正则化技术是一种用于减小模型过拟合的方法。
过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。
为了避免过拟合，可以采用L1正则化、L2正则化等技术。
正则化通过在代价函数中引入正则化项，限制参数的大小，减小模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
5. 数据增强数据增强是一种通过对原始数据进行一系列随机变换来扩充训练集的方法。
通过数据增强，可以有效提高模型的泛化能力和鲁棒性。
常用的数据增强技术包括图像翻转、旋转、平移、缩放、裁剪等。
模型轻量化及加速 综述
模型轻量化及加速综述一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型的应用越来越广泛。
然而，深度学习模型的计算量大、推理速度慢等问题，限制了其在移动设备、物联网等资源受限设备上的应用。
因此，模型轻量化和加速技术成为了深度学习领域研究的热点。
二、模型压缩模型压缩是降低模型复杂度、减少存储和计算资源消耗的一种有效方法。
常用的模型压缩方法包括权重剪枝、量化、知识蒸馏等。
这些方法可以从不同角度对模型进行简化，从而达到减小模型大小、加速推断速度的目的。
1.权重剪枝：通过去除模型中的冗余权重，降低模型复杂度。
2.量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度的整数，减少存储和计算资源消耗。
3.知识蒸馏：将大模型的“软标签”知识迁移到小模型，从而提高小模型的性能。
三、模型优化模型优化是一种通过对模型结构、参数等进行调整，以提高模型性能的技术。
常用的模型优化方法包括模型剪枝、量化和混合精度训练等。
1.模型剪枝：通过去除部分模型结构，减小模型大小，加速推断速度。
2.混合精度训练：结合使用不同精度的权重和激活值，以加速训练和推断过程。
四、硬件加速硬件加速是通过利用专用硬件资源来加速深度学习模型的推理过程。
常用的硬件加速器包括GPU、FPGA和ASIC等。
这些硬件加速器可以显著提高深度学习模型的推断速度，从而在资源受限设备上实现实时推断。
五、实时推断实时推断是指在资源受限设备上快速完成深度学习模型的推断过程，以便在实际应用中实现实时响应。
为了实现实时推断，需要综合考虑模型压缩、优化和硬件加速等技术，以最小化推断时间并最大化模型性能。
六、应用场景与案例分析模型轻量化和加速技术的应用场景广泛，包括移动设备、物联网设备、自动驾驶系统等。
下面以移动设备上的实时语音识别为例，介绍模型轻量化和加速技术的应用案例。
首先，采用知识蒸馏技术将大模型的“软标签”知识迁移到小模型，从而在小模型上实现高效的语音识别。
然后，通过权重剪枝和量化技术对小模型进行压缩，减小模型大小并加速推断速度。
BP神经网络及深度学习研究 - 综述
BP网络的基本结构如图21所示，其模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)三层结构。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求。中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。隐层节点一般采用Sigmoid型函数，输入和输出节点可以采用Sigmoid型函数或者线性函数。
(3)网络的结构设计,即隐节点数的选择，尚无理论指导，具有很大的盲目性。
(4)新加入的样本对已经学好的样本影响较大，且每个输入样本的特征数目要求相同，泛化能力较差。
针对BP算法存在的缺陷，目前国内外已有不少人对BP网络进行了大量的研究，提出了各种不同的改进方案，如优化训练输入参数，加入动量参数，以及学习步长的适应调整，采用带动量的自学习率BP算法，动态全参数自调整学习算法，记忆式初值权值和阀值方法，快速自适应学习算法等，这些方案均提高BP神经网络收敛速度。
作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数又称刺激函数，一般取为(0，1)内连续取值Sigmoid函数：
它反映了神经元的饱和特性。上式中，Q为表示神经元非线性的参数，称增益值(Gain)，也称调节参数。Q值越大，S形曲线越陡峭；反之，Q值越小，S形曲线越平坦；一般取Q=1。
(3)误差计算模型
关键词：BP神经网络、算法分析、应用
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人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
毕业论文文献综述范文论文
毕业论文文献综述范文论文毕业论文文献综述：机器视觉中的神经网络摘要机器视觉中的神经网络已经被广泛应用于图像分析、目标识别、场景理解等许多领域。
在这篇综述中，我们将概述近年来在神经网络领域的研究进展，以及神经网络在机器视觉中的应用。
主要关注的是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们在图像处理方面的成功应用。
此外，我们还介绍了目前的神经网络算法、技术和挑战，以及未来可能的发展方向。
关键字：神经网络，机器视觉，卷积神经网络，循环神经网络引言机器视觉是一种模仿生物的视觉感知和识别能力的技术。
它已经被广泛应用于自动驾驶车辆、安防监控、医疗诊断和工业制造等多个领域。
随着计算机算力和存储技术的不断提高，机器视觉越来越依赖于深度学习和神经网络技术，以实现更准确和高效的图像处理、目标识别和场景理解。
神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它可以通过学习得到从输入到输出的映射关系。
近年来，随着深度学习的兴起，神经网络在机器视觉中已经成为最为成功的方法之一。
特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像和序列处理方面已经获得了广泛的应用和成功。
本文将综述机器视觉中的神经网络技术，主要包括以下几个方面：（1）神经网络的基本结构和训练方法；（2）CNN和RNN的原理和具体应用；（3）神经网络在图像分析、目标识别和场景理解等方面的成功案例；（4）神经网络中存在的挑战和未来的研究方向。
一、神经网络的基本结构和训练方法神经网络是一种由多个神经元（或称节点）组成的复杂模型，可以用来处理图像、语音、文本等不同类型的数据。
最常见的神经网络类型包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
一个典型的神经网络模型通常由多个层次组成，每个层次由多个神经元组成，相邻层次之间存在连接关系，它们组成了从输入到输出的计算过程。
神经网络的训练是指通过调整网络中的参数（或称权值）来使网络能够更准确地预测目标值。
神经网络的训练方法通常分为监督学习和无监督学习。
基于卷积神经网络的图像识别综述
基于卷积神经网络的图像识别综述一、引言随着数字化时代的到来，图像数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛，如人脸识别、自动驾驶、智能安防等。
图像识别技术的发展对于提高生产效率和生活品质具有重要意义。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。
本文旨在对基于卷积神经网络的图像识别技术进行全面综述，并分析其挑战和未来发展方向。
二、卷积神经网络基础卷积神经网络（CNN）的基础理论是深度学习和计算机视觉领域的重要基石。
其核心概念包括卷积操作、激活函数、池化层以及全连接层等，这些组件共同构建了一个强大的特征提取和分类器。
以下是关于CNN基础的一些相似论述：1.局部感知与权重共享：卷积神经网络中的卷积操作利用了局部感知和权重共享的思想。
局部感知意味着每个神经元只关注输入数据的一小部分区域，这模拟了生物视觉系统中局部感受野的概念。
权重共享则是指在整个输入数据上共享相同的卷积核权重，这大大减少了模型的参数数量，并提高了计算效率。
2.层次化特征提取：CNN通过层次化的结构实现了从低级到高级的特征提取。
在网络的浅层，卷积层能够学习到图像的基础特征，如边缘、角点等；而在深层，网络能够组合这些基础特征形成更加抽象和复杂的特征表示，如物体的部件或整体结构。
3.非线性激活函数：在CNN中，非线性激活函数（如ReLU、sigmoid等）被用于增加网络的非线性表达能力。
这些激活函数能够将神经元的输出映射到一个非线性空间，使得网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。
三、卷积神经网络的发展历程卷积神经网络的发展历程也体现了许多相似之处，以下是关于CNN发展历程的一些相似论述：1.从LeNet到现代CNN：Yann LeCun等人于1998年提出的LeNet-5是卷积神经网络的早期代表。
随着计算能力的提升和数据集的扩大，现代CNN模型如AlexNet、VGGNet、ResNet等逐渐出现并不断改进，取得了更高的性能和准确率。