高效且低时延的人工-脉冲神经网络转换

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高效且低时延的人工-脉冲神经网络转换

AI新青年讲座 2022/06/24 10:00:00

课程讲师

李雨杭耶鲁大学在读博士

主要研究方向为模型量化与部署，包括量化感知训练和后训练量化以及量化框架的开发设计，致力于解决神经网络在部署过程中低速推理的问题；曾在ICLR，AAAI，CVPR，IEEE VR，ICCV，ICML, NeurIPS会议上发表论文共计10篇。

李雨杭

耶鲁大学在读博士

主要研究方向为模型量化与部署，包括量化感知训练和后训练量化以及量化框架的开发设计，致力于解决神经网络在部署过程中低速推理的问题；曾在ICLR，AAAI，CVPR，IEEE VR，ICCV，ICML, NeurIPS会议上发表论文共计10篇。

课程提纲

边缘AI计算与低延时脉冲神经网络研究
人工-脉冲神经网络转换之间的瓶颈
基于校准算法的高效转换方法
在现代深度网络下的转换效果展示·

课程简介

边缘AI计算与低延时脉冲神经网络研究

人工-脉冲神经网络转换之间的瓶颈

基于校准算法的高效转换方法

在现代深度网络下的转换效果展示

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