标签： 神经网络
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人工智能基础知识:介绍人工智能的历史，基本概念和应用领域
导言：人工智能的界说和重要性
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CVPR2023最新Backbone |FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型
前语 为了规划快速神经网络，许多工作都会集在削减浮点运算（FLOPs）的数量上。但是，作者观察到FLOPs的这种削减不一定会带来推迟的类似程度的削减。这首要源于每秒低浮点运算（FLOPS）功率低下。并且，如此低的FLOPS首要是由于运算符的频繁内存拜访，尤其是深度卷积。因而，本文提出了一种新的partial convolution（PConv），经过一起削减冗余核算和内存拜访能够更有用地提取空间特征。
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