大家好，小编来为大家解答解读神经网络压缩这个问题，神经网络压缩与加速很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
神经网络模型-27种神经网络模型们的简介
RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦网络（Jordan Network），在网络中每个隐含神经元会收到它自己的在固定延迟（一次或多次迭代）后的输出。除此之外，它与普通的模糊神经网络非常相似。
大模型（Large Model）是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型，这种模型经过专门的训练过程，能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。
神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（ArtificialNuearlNewtokr）s，是对人类大脑系统的一阶特性的一种描。简单地讲，它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。
目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络（CNN） 、递归神经网络（RNN）、深信度网络（DBN） 、深度自动编码器（AutoEncoder） 和生成对抗网络（GAN） 等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
神经网络是一种通用机器学习模型，是一套特定的算法集，在机器学习领域掀起了一场变革，本身就是普通函数的逼近，可以应用到任何机器学习输入到输出的复杂映射问题。
深度学习的现状和趋势
1、一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。
2、一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。
3、深度学习在国内外研究得现状和趋势下，针对众多客户群体的投放，对于提高人们的经济程度，以达到提升营销性能。个人数据用于提升用户体验的群体和需求，通过数据，识别不同领域的关键特征，实现精准化。
4、深度学习是一种高度沉浸，不断持续深化、不断拓展延伸的学习方式。让每一个学生都拥有真实的、高品质的学习权利。
5、简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。
神经网络机器翻译中的注意力机制
在神经网络中，注意力模块通常是一个额外的神经网络，能够硬性选择输入的某些部分，或者给输入的不同部分分配不同的权重。其增加了一个通道注意力模块，学习每个通道的权重，通过抑制无关特征提升卷积特征的表示性能。
注意力模型/Attention Model（AM）首先是在机器翻译中引入的，但是当前已经成为神经网络结中的一个重要概念。
在LSTM神经网络中添加注意力机制时，需要注意以下几点： **注意力权重的理解**：注意力机制的核心是允许模型在处理复杂数据时，对输入序列中的不同部分进行不同的权重分配。这需要正确地理解和计算每个输入位置的权重。
注意力是一种机制，或者方法论，并没有严格的数学定义。比如，传统的局部图像特征提取、显著性检测、滑动窗口方法等都可以看作一种注意力机制。
注意力机制原理如下：所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。
下面从一个例子入手，具体说明下注意力机制是怎么做的。 比如机器翻译任务，输入source是英文句子：Tom chase Jerry；输出target想得到中文：汤姆 追逐 杰瑞。
小谈剪枝研究
剪枝可以分为静态剪枝和动态剪枝。 在传统的静态剪枝策略中，前人的研究发现从剪枝之后的网络结构重新初始化权重然后训练很难达到和剪枝前相同的精度。
对于小树的剪枝，我们应该遵循以下原则： 了解小树品种的生长习性，以便合理规划剪枝方式。 剪枝应在树冬眠期间进行，以避免伤害。一般在春季开花前或晚秋进行剪枝。
主枝修剪：在幼树生长过程中，需要选留发育良好的枝条做主枝，主枝剪留长度70cm左右然后进行去顶操作，剪口留外芽，弱枝长留，强枝短留，保持树势均衡。
模型压缩简述
传说中的知识蒸馏。利用已经训练好的大模型来指导小模型。主要用在分类任务上。从数据存储角度节省空间，将存储参数的浮点数压缩为更小的单位，用更少的位来表示值。调整结构/使用特殊的结构来节省参数，后面再详细介绍。
模型压缩大体上可以分为 5 种：许多实验证明，神经网络模型都是过参数化的（over-parameterized），许多参数都是冗余的，恰当的删除这些参数对模型最终的结果几乎没有影响。模型剪枝（model pruning）就是一个很好的例子。
压缩工作要基于一些基准的模型进行改进，或者跟他们的效果进行比较，现有的一些基准模型大概如表格所列。 评估一个压缩工作的效果主要是两方面，空间的压缩程度和计算速度的提升程度。
深度神经网络的压缩和正则化剖析
1、为了解决这个限制，可以使用深度压缩来显著地减少神经网络所需要的计算和存储需求。例如对于具有全连接层的卷积神经网络（如Alexnet和VGGnet），深度压缩可以将模型大小减少35到49倍。
2、神经网络中的超参数主要分为三类：网络参数、优化参数、正则化参数。 网络参数 可指网络层与层之间的交互方式（相加、相乘或者串接等）、卷积核数量和卷积核尺寸、网络层数（也称深度）和激活函数等。
3、Dropout是一种常见的正则化方法。它借用了集成学习的思想，近似实现了同时训练大量网络结构，并通过集成得出预测结果的功能。由于含有集成环节，Dropout可以有效地避免过拟合。
4、第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。
5、深层或浅层是一个程度的问题。如果将逻辑回归模型加入一个隐藏层就变了一个双层神经网络，但还是比较浅的。如果加入 5 个隐藏层，则可以说是一个深层模型。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。