Efficient-Deep-Learning

深度神经网络压缩和加速方法综述

此项目汇总了深度神经网络压缩和加速的多种方法,涵盖神经架构设计、剪枝、量化、矩阵分解和知识蒸馏等技术。重点介绍了剪枝(含彩票假设)、知识蒸馏和量化等领域的研究进展,并提供了大量相关论文摘要。项目还收录了初始化剪枝和高效视觉Transformer等相关资源,为该领域的研究和开发提供了全面参考。

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介绍相关项目

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目

本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集

Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集

本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率

GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化

llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

sparsify - 机器学习模型推理优化解决方案

GithubNeural MagicSparsify开源项目推理加速模型优化深度学习

Sparsify使用先进的剪枝、量化和蒸馏算法，在加速推理的同时保持模型精度。该工具由两部分组成：Sparsify Cloud，提供实验创建、管理和结果比较的在线平台；Sparsify CLI/API，作为Python包和GitHub库，支持本地实验运行与云端同步。当前版本正逐步转向大语言模型优化。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

transferlearning - 最新迁移学习综述、研究和教程资源

GithubTransfer Learning开源项目机器学习负迁移领域泛化领域自适应

dc-ae-f64c128-in-1.0 - 深度压缩自编码器提高高分辨率模型性能

Deep Compression AutoencoderGithubHuggingface图像生成开源项目模型残差自编码训练加速高分辨率扩散模型

DC-AE凭借残差自编码和分阶段训练策略提升了高空间压缩率自编码器的重建精度，不仅在高分辨率扩散模型中实现了高效运行，还保持了优越的性能表现。在ImageNet 512x512测试中，DC-AE比传统SD-VAE-f8自编码器提高了19.1倍的推理速度和17.9倍的训练速度。

DeepLearning - 深度学习概念与技术详解

Aaron CourvilleDeep LearningGithubIan GoodfellowYoshua Bengio开源项目深度学习

本项目解析《深度学习》一书，通过数学推导和Python代码实现，涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识，以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者，提供详尽的理论和源码实现，帮助掌握深度学习算法。

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