Winograd

论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（巨无霸OpenAI GPT3 2020）

巨无霸OpenAIGPT32020）-知乎目录收起摘要1介绍2方法2.1模型和架构2.2训练数据集2.3训练流程2.4评估3结果3.1语言模型、完形填空和完成任务3.2封闭域问答系统3.3机器翻译3.4Winograd
baidu_huihui·2024-01-10 13:23

通用矩阵乘(GEMM)优化(卷积加速/卷积优化)(FFT & Winograd& Strassen)

Winograd：Winograd是存在已久最近被重新发现的方法，在大部分场
hxxjxw·2023-11-24 18:31

NVDLA学习笔记（2）

硬件架构规范一.绪论二.功能描述2.1卷积操作2.1.1直接卷积模式（DirectConvolutionMode）2.1.2图像输入卷积模式（Image-InputConvolutionMode）2.1.3Winograd
夏风喃喃·2023-10-03 13:39

pagerank

PageRank是以Google创始人LarryPage的姓命名的，于1999被提出来，用于测量网页的相对重要性（对网页进行排序），学术论文如下：Page,L.,Brin,S.,Motwani,R.,&Winograd
在彼处·2023-09-11 13:48

RepVGG（一）论文解析

二、论文解读0.摘要1.引言2.相关工作2.1.从单路径到多分支2.2.有效的单路径训练模型2.3.模型重参数化2.4.Winograd卷积3.架构3.1.简单快速，节省内存，灵活3.2.多分支结构训练时间
江小皮不皮·2023-08-12 08:27

数学家目录

目前的计划如下：1柯西2舒尔3施密特4海森堡5闵可夫斯基6希尔伯特7高斯8雅可比9若尔当10赛德尔11克莱默12拉普拉斯13欧几里得14埃尔米特15Chio16Strassen17Winograd18Kronecker19
醒过来摸鱼·2023-06-16 16:11

Winograd算法实现卷积原理

refFastAlgorithmsforConvolutionalNeuralNetworksFastConvolutionbasedonWinogradMinimumFiltering:IntroductionandDevelopmentEfficientWinogradorCook-ToomConvolutionKernelImplementationonWidelyUsedMobileCPU
Luchang-Li·2023-04-20 20:03

Winograd 快速卷积算法原理

2015年，Winograd最小滤波算法初次被应用在CNN中[3]，利用减少的乘法次数
NoNNus·2023-03-17 03:16

文献阅读（7）：YOLO 检测网络加速

目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、相关背景知识1.YOLO网络2.Winograd快速卷积计算（针对3x3卷积层）3.GEMM快速卷积计算（针对1x1
要努力学习鸭·2023-01-30 16:25

【模型加速】关于模型加速的总结

1.平台（支持）：数学运算（1）Winograd
姚路遥遥·2023-01-05 01:37

Winograd快速卷积相关研究综述

近年来,研究者提出了包括基于FFT和Winograd的若干种快速卷积算法。其中Winograd卷积因大幅减少了卷积中乘法操作且占用内存更小而迅速成为小卷积核的卷积算子上快速卷积实现的首选。
宋罗世家技术屋·2022-12-27 20:51

MegEngine Inference 卷积优化之 Im2col 和 winograd 优化

背景在CV领域中，卷积计算是扩充像素的感受野的有效方法，模型大多数的计算量都是卷积操作贡献的。因此在CV模型的推理性能优化中，最重要的一项工作是对卷积的优化。MegEngine在长期的工业界实践和反馈的基础上总结得出卷积优化的基本方法有：直接卷积计算优化该方法的计算过程为逐通道进行卷积滑窗计算并累加，该优化方法对卷积的参数敏感，为了达到最优的性能，会根据各个卷积参数分别进行kernel优化，通用性
自橙一派·2022-12-02 13:06

Bilibili视频-知识蒸馏笔记

注意力迁移直接训练轻量化网络：SqueezeNet,MobileNet,Mnasnet,shuffleNet,Xception.EfficientNet,EfficientDet加速卷积运算：im2col+GEMM,Winograd
刘皮狠·2022-11-30 01:30

winograd卷积实践

winograd卷积基本原理参考Winograd算法实现卷积原理_Luchang-Li的博客-CSDN博客_optimizingbatchedwinogradconvolutionongpuswinograd
Luchang-Li·2022-11-29 14:52

减少乘法次数的优化算法（Gauss、Strassen、Winograd）

目录Gauss算法Strassen算法Winograd算法Winograd1DWinograd2D在硬件设计中，乘法无论是在逻辑资源的使用上还是组合逻辑的延时上都要比加法高很多。
不吃葱的酸菜鱼·2022-11-24 17:26

线性代数目录

1矩阵乘法1.1矩阵乘法strassen算法1.2矩阵乘法Winograd算法1.3二维图片变换2矩阵转置2.1矩阵转置3高斯消元3.1高斯消元法解方程3.2高斯方法求行列式3.3高斯法求逆矩阵3.4齐次方程组基础解系
醒过来摸鱼·2022-11-19 15:25

SOPHON SDK实现模型转换程序优化方案

前处理中图片处理部分尽量采用bmcv来进行加速，优先使用带有vpp的接口必要时候使用libyuv，基于ARMneon加速(SoC)nms等后处理使用硬件加速接口模型编译精度满足的条件下，使用轻量级的模型打开Winograd
算能开发者社区·2022-10-25 07:28

Winograd算法的python实现

)*(m+r-1)(m+r−1)∗(m+r−1)的输入特征图和一个r∗rr*rr∗r的卷积核进行2d卷积得到m∗mm*mm∗m的输出，若采用直接卷积，则需要m2r2m^2r^2m2r2个乘法，而若采用winograd
FPGA硅农·2022-07-04 08:08

MegEngine Inference 卷积优化之 Im2col 和 winograd 优化

作者：于雄雄陈其友|旷视MegEngine架构师背景在CV领域中，卷积计算是扩充像素的感受野的有效方法，模型大多数的计算量都是卷积操作贡献的。因此在CV模型的推理性能优化中，最重要的一项工作是对卷积的优化。MegEngine在长期的工业界实践和反馈的基础上总结得出卷积优化的基本方法有：直接卷积计算优化该方法的计算过程为逐通道进行卷积滑窗计算并累加，该优化方法对卷积的参数敏感，为了达到最优的性能，会
·2022-06-23 17:17

＜论文翻译＞RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

风格的卷积网络再一次伟大文章目录RepVGG:让VGG风格的卷积网络再一次伟大摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1从单路径到多分支2.2有效的单路径模型的训练2.3模型重新参数化2.4温诺格勒(Winograd
CSU迦叶·2022-03-12 07:02

基于FPGA的Winograd CNN加速器

Winograd算法winograd算法，它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法，来减少计算量。我们以3x3,s=1的卷积为例，讲讲Winograd算法的具体流程。
FPGA硅农·2022-03-01 07:24

Winograd大白话

先声明一些定义输入：数量N，通道C，高H，宽W卷积核：通道C，高R，宽SF(m×n,r×s)：输出mxn的图，卷积核大小rxs一维的情况比较好懂。就是论文里写的F(2,3)，就是2次[1x3]的卷积，输出2个结果。这里解释一下二维的例如F(6x6,3x3)有6x6次[3x3]的卷积。因为卷积核大小为3x3，为了得到6x6的输出，其实会输入一张8x8的图。如果是边界的话，会通过padding一层0来
Silrep·2020-08-16 21:11

Winograd卷积应用（NEON 和 SSE 对应指令）

看了一些博客说到Winograd卷积，比上面的速度更快，用到内存更小，也来试试。
juebai123·2020-08-15 23:59

winograd算法python小白教程

Thistutorialshowshowtocomputewino_f23:definetransformmatrixG_F23=np.array([[1.0,0.0,0.0],[0.5,0.5,0.5],[0.5,-0.5,0.5],[0.0,0.0,1.0]])Bt_F23=np.array([[1.0,0.0,-1.0,0.0],[0.0,1.0,1.0,0.0],[0.0,-1.0,1.0
mathilde27·2020-07-31 13:44

WINOGRANDE: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale 笔记+翻译

WINOGRANDE:AnAdversarialWinogradSchemaChallengeatScaleAAAI2020BestPaperAwardAbstractBefore:WSC(WinogradSchemaChallenge)2011,designedtobeunsolvablebystatisticalmodelsthatrelyonselectionalpreferenceorwo
boywaiter·2020-07-10 16:54

winograd卷积的实现——ncnn的x86版本的一点心得

winograd卷积？
qq_16952303·2020-07-02 16:30

卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法

文章目录写在前面问题定义一个例子F(2,3)1Dwinograd1Dto2D，F(2,3)toF(2x2,3x3)卷积神经网络中的Winograd总结参考博客：blog.shinelee.me|博客园|
shine-lee·2020-07-02 00:18

Winograd 卷积计算

winograd的论文：https://arxiv.org/pdf/1509.09308.pdf[论文PPT]https://www.slideshare.net/embeddedvision/even-faster-cnns-exploring-the-new-class-of-winograd-algorithms-a-presentation-from-arm
蓝鲸123·2020-07-01 13:38

XILINX FFT IP核介绍与测试

J.W.Tukey于1965年提出，之后又有新的算法不断涌现，总的来说发展方向有两个：一是针对N等于2的整数次幂的算法，如基2算法、基4算法和分裂基算法等；另一个是N不等于2的整数次幂的算法，如素因子算法、Winograd
qylk·2020-06-30 00:25

卷积神经网络之快速卷积算法(img2col、Winograd、FFT)

前言最近几天尝试着不用框架写一个卷积神经网络，后来代码写完之后发现运行的速度实在是太慢，分析了一下发现主要的时间都花在了卷积层上。于是查找各种资料，学习了两种现在主流的快速卷积算法，写此文主要记录一下其中的要点，在学习过程中遇到的问题。FFT如果学过或者了解过信号的，你肯定肯定，空间域中矩阵的卷积运算，实际上等价于频率域中两个矩阵对应元素相乘，关于怎么进行快速傅里叶变换,我之前的文章已经讲述过了，
ReWz·2020-06-26 01:45

快速矩阵乘法的研究——上

深度学习的性能瓶颈主要在于卷积，卷积的运算方法主要是通过Im2Col/Winograd/FFT转化为矩阵乘，完成矩阵乘法之后，再转化为目标结果。
夕阳叹·2020-06-23 23:21

快速矩阵乘法的研究——下

快速矩阵乘法的研究本文我们只看一个算法，就是Coppersmith和Winograd提出的O(2.37)O(2.37)O(2.37)的矩阵乘法。请确保前两篇内容已经掌握理解。
夕阳叹·2020-06-23 23:49

winograd 卷积计算加速

论文：https://arxiv.org/pdf/1509.09308.pdf论文PPT参考腾讯开源的NNCN对winograd的实现，NCNN的开源地址。
蓝鲸123·2020-06-22 06:25

工程之道，MegEngine推理性能极致优化之综述篇

本文从推理侧的数据排布（InferenceLayout）讲起，接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul、Winograd、Fast-Run工程优化实践。
旷视·2020-06-20 22:09

Commonsense Knowledge Enhanced Embeddings for Solving Pronoun Disambiguation Problems in Winograd Schema

作者：QuanLiua,HuiJiang...AWinogradschemaquestionisapairofsentencesthatdifferonlyinonetotwowordswhichresultsinadifferentresolutionofcoreference.thecommonsenseknowledgewouldbequantizedassemanticconstraint
wencolani·2019-12-30 07:10

深度学习卷积优化算法winograd

对于深度学习神经网络，大部分都是包含卷积的，并且，卷积层往往是网络中最耗时的部分，当然还有全连接层（全连接层可以看成特殊的卷积层）。很多时候，卷积和全连接层会占用80%到95%的计算时间。这样看来，对卷积层的加速优化就显得很重要。我们可以看看现在主流的深度学习框架，就可以知道现在业界主流的卷积层的优化算法。比如caffe中的卷积用的是im2col+GEMM（ImagetoColumn+GEnera
半笔闪·2019-12-19 15:02

NVDLA中Winograd卷积的设计

在AI芯片：高性能卷积计算中的数据复用曾提到，基于变换域的卷积计算——譬如Winograd卷积——并不能适应算法上对卷积计算多变的需求。
暗海风·2019-10-30 21:00

比特大陆第三代 AI 芯片问世，为城市大脑而生

值得一提的是，其采用台积电12nm工艺，在功耗仅16瓦的前提下，FP32精度算力达到2.2TFlops，INT8算力可高达17.6Tops，在Winograd卷积加速下INT8算力更提升至35.2To
itwriter·2019-09-17 16:00

卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法

目录写在前面问题定义一个例子F(2,3)1Dwinograd1Dto2D，F(2,3)toF(2x2,3x3)卷积神经网络中的Winograd总结参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN
shine-lee·2019-05-22 16:00

卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法

文章目录写在前面问题定义一个例子F(2,3)1Dwinograd1Dto2D，F(2,3)toF(2x2,3x3)卷积神经网络中的Winograd总结参考博客：blog.shinelee.me|博客园|
李拜六不开鑫·2019-05-22 16:01

【论文学习】快速卷积方法——Winograd 变换

论文：FastAlgorithmsforConvolutionalNeuralNetworks本博客关注于论文中Winograd变换部分在1D，2D和多维度中，最小算法需要等于输入数量的多次乘法。
Lingyun_wu·2019-05-12 16:11

【论文学习】快速卷积方法——Winograd 变换

论文：FastAlgorithmsforConvolutionalNeuralNetworks本博客关注于论文中Winograd变换部分在1D，2D和多维度中，最小算法需要等于输入数量的多次乘法。
Lingyun_wu·2019-05-12 16:11

【Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks】论文笔记

这篇文章基于Winograd开创的最小滤波算法，介绍了一类新的卷积神经网络快速算法。针对卷积计算方式而言，与直接卷积相比，该算法可以将卷积层的算术复杂度降低4倍。
地大大刘·2019-04-08 21:23

Winograd，GEMM算法综述（CNN中高效卷积实现）（下）

CNN高效卷积实现算法和应用综述（下）论文分析1.FastAlgorithmsforConvolutionalNeuralNetworks分析的第一篇文章是16年CVPR，由于是CVPR中第一次将Winograd
是否龙磊磊真的一无所有·2019-01-09 23:05

Winograd，GEMM算法综述（CNN中高效卷积实现）（上）

高效卷积实现算法和应用综述（上）在下一篇文章会介绍Winograd算法的应用，在ICLR，CVPR，FPGA，FCCM等机器学习和FPGA领域的定会上的研究实现和新的突破。下一篇理论分析链接。
是否龙磊磊真的一无所有·2019-01-09 21:30

conv3x3s1_winograd64_transform_kernel_neon5的非NEON实现，

conv3x3s1_winograd64_transform_kernel_neon5的非NEON实现这里面的变换的理论依据，我还是没有搞清楚，先闷着头继续看了，希望高人能指点一二，谢谢！
singing1001·2019-01-02 16:21

比特大陆开始发售BM1880深度学习开发板

技术规格组件描述主芯片BM1880处理器双核[email protected]，单核RISC-V@1Ghz，张量处理器，高达2TOPS@INT8，支持Winograd内存1GBLPDDR4
phoenixmy·2018-11-16 17:47

Winograd 方法快速计算卷积

高性能计算就像系统设计一样,虽然有一些指导原则,但是,对于不同的场景需要有不同的设计方案,因此,对于同一个优化问题,不同的人可能会给出完全不同的优化方案.本文不是探讨硬件和代码级的优化,仅针对计算卷积的一个特定方法—Winograd
mydear_11000·2018-10-18 09:52

在Android使用opengles实现Winograd卷积算法

测试用数据输入：卷积核为：padding为SAME使用opengles的imageArray存储输入输出数据，纹理格式为rgba16f，为将纹理坐标与输入矩阵坐标一一对应，所以需要先将输入进行补零操作。先将输入矩阵拉平为一个一维向量，再对这个一维向量每个数字后补3个零，然后传入到一个5x5的gl纹理上，这样纹理坐标就与输入坐标一一对应了。对卷积核先做预计算，然后将卷积预计算得到的GgGt矩阵用纹理
koibiki·2018-10-12 11:27

Winograd算法 原理

1.fastconvolution原理：用非耗时运算操作（如加法）替代耗时运算操作（如乘法）达到减少算法时间度的。例子：通过复数乘法减少乘法时间复杂度假设:将该乘法式表示为矩阵形式，其需要4个乘法和2个加法。将等式转变后变成3个乘法和5个加法转变后的等式转变为矩阵形式，它的系数矩阵能够被分解为2X3(C),3X3(H)和3X2(D)的矩阵：2.多项式乘法与卷积多项式h(x)与g(x)相乘，假设h(
koibiki·2018-10-12 11:16
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他