本期為TechBeat人工智能社區(qū)第327期線上Talk。

北京時間7月29日(周四)晚8點，北京航空航天大學(xué)在讀博士生——秦浩桐的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “多場景下的模型低比特量化”，屆時將介紹有關(guān)不同場景中的精確模型量化挑戰(zhàn)與進展。

Talk·信息

主題：多場景下的模型低比特量化

嘉賓：北京航空航天大學(xué)在讀博士生

秦浩桐

時間：北京時間?7月29日 (周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

先進深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含海量參數(shù)和計算操作，很難在算力有限的硬件中直接運行部署。因此如何使模型又快又好，是當前深度學(xué)習(xí)技術(shù)實用落地的關(guān)鍵問題之一。目前，低比特量化已經(jīng)成為一種獲得輕量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。

本次分享主要為：

1、模型低比特量化壓縮簡介

2、不同場景中的精確模型量化挑戰(zhàn)

3、用于離線量化的多樣化樣本生成

4、基于量化訓(xùn)練的二值3D點云網(wǎng)絡(luò)

Talk·參考資料

這是本次分享中將會提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

[1]?https://arxiv.org/pdf/2103.01049.pdf?

[2]?https://htqin.github.io/Projects/BiPointNet.html?

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

秦浩桐，北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院博士生，導(dǎo)師為李未院士和劉祥龍教授。此前于北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院獲學(xué)士學(xué)位。研究興趣為基于低比特量化的硬件友好深度學(xué)習(xí)，致力于改善深度學(xué)習(xí)模型在資源有限場景下的推理、生產(chǎn)和部署環(huán)節(jié)。在ICLR，CVPR，ICCV，TMM等會議、期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文7篇，其中一作4篇；組織申辦中國模式識別與計算機視覺大會PRCV 2021“硬件友好的輕量化深度學(xué)習(xí)”專題論壇；曾獲得國家獎學(xué)金、華為獎學(xué)金、騰訊犀牛鳥精英人才培養(yǎng)計劃等。

個人主頁：

https://htqin.github.io/

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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