quantization

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    浮動小数点数(正の数を言う)をnumpy形式で使用しています。精度を下げるために、あらかじめ定義されたビット数の固定小数点数に変換したいと思います。 たとえば、num4fixptを使用すると、数値3.1415926はmatlabで3.25になります。 整数部分は3ビット、小数部分は2ビットとなります。コマンドはnum2fixpt(3.1415926、sfix(5)、2 ^(1 + 2-5)、 'N

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    ベクトル量子化に関する宿題についてこの質問をしています。 私は、点のクラスタの中心を検出するためにかなり古典的なアルゴリズムを実装しました。しかし、入力データにはいくつかのクラスタがあり(クラスタ数と総入力数が分かっています)、各クラスタの中心を見つける必要がありますが、どの点がクラスタを作成するのか分かりません。だから、クラスターの内側または他の初期化された中心より近いところに私の将来の中心点を

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    最近、[-1,1]に制約された重み付けと活性化を使用してCNNをトレーニングする方法を提案する非常に興味深い論文(http://arxiv.org/pdf/1602.02830v3.pdf)を読んでいます。 これは、電力/スピードの観点から非常に有益です。 githubのに公的に入手可能なトーチとTheanoにおける方法の実装があります https://github.com/MatthieuCou

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    Product Quantization for Nearest Neighbor Searchでは、セクションIV.Aについて言えば、粗い量子化器も使用していると感じています(これは私が感じるように、ちょうど実際の製品量子化器であり、より小さなw.rt. k、重心の数です)。 なぜこれが検索手順に役立つのかわかりません。その原因は、私が使用する方法が得られないと思われるからです。任意の飾りをにし

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    私はartisanal jpegアルゴリズムをプログラミングしています。しかし、量子化ステップは、問題のようだ:ここ は私がエンコードしようとしている画像です:Lena.png そして、ここでは結果だけで量子化ステップ(デコード+しかし、ハフマンエンコーディングものなし)した後、次のとおりです。post quantization result 今、このステップのための私のコードは: def qua

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    この逆からの逆マルチインデックスは、より小さなバージョンhereも理解しようとしています。その目的のために、私はおもちゃの例を作って、誰かが彼の意見を確認したり、共有したりしたいと思っています。 例:それは、正しい Assume we have N = 6 points in M = 4 dimensions. We use two blocks to create sub-vecrtors.

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    私はこのグラフを8ビットに量子化するためにtutorialに従っています。ここで正確なグラフを共有することはできませんが、単純な畳み込みニューラルネットワークだと言えます。 オリジナルのネットワークと量子化されたネットワークでbenchmark toolを実行すると、量子化されたネットワークがはるかに遅いことがわかります(100ミリ秒vs. 4.5ミリ秒)。元のネットワーク内 最も遅いノード:量子

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    Pete Warden's blogで説明されているように量子化スクリプトをコンパイルしようとしています。しかし、私は、次のbazelビルドを実行した後、次のエラーメッセージが表示されます。 bazel build tensorflow/contrib/quantization/tools:quantize_graph ERROR: no such package 'tensorflow/con

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    10進数をバイナリ形式に変換しようとしていますが、距離情報は保持しています。そのような10-2 = 8ユークリッド空間では、バイナリの場合、ハミング(1010-0010)= 1、明らかに距離情報が多く失われます。 10をバイナリ形式に変換する可能性のある方法はありますか?ハミング距離メトリックで距離プロパティを維持しますか?素朴な方法はハミングです(1111111111-0000000011)=

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    私はbenchmark_modelでExynos 7420のテンソルフローモデルをベンチマークしました。私はPete Warden's blogごとにテスト量子化をスピードアップしたいと思いますが、多くのことを壊すので、まだ量子化depsでbenchmark_modelをコンパイルできませんでした。 : deps = [":benchmark_model_lib", "//tenso