![](/images/graphics-bg.png)
Complexity of Deep Convolutional Neural Networks in Mobile Computing
المؤلفون المشاركون
Nazir, Shah
Naeem, Saad
Jamil, Noreen
Khan, Habib Ullah
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Neural networks employ massive interconnection of simple computing units called neurons to compute the problems that are highly nonlinear and could not be hard coded into a program.
These neural networks are computation-intensive, and training them requires a lot of training data.
Each training example requires heavy computations.
We look at different ways in which we can reduce the heavy computation requirement and possibly make them work on mobile devices.
In this paper, we survey various techniques that can be matched and combined in order to improve the training time of neural networks.
Additionally, we also review some extra recommendations to make the process work for mobile devices as well.
We finally survey deep compression technique that tries to solve the problem by network pruning, quantization, and encoding the network weights.
Deep compression reduces the time required for training the network by first pruning the irrelevant connections, i.e., the pruning stage, which is then followed by quantizing the network weights via choosing centroids for each layer.
Finally, at the third stage, it employs Huffman encoding algorithm to deal with the storage issue of the remaining weights.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Naeem, Saad& Jamil, Noreen& Khan, Habib Ullah& Nazir, Shah. 2020. Complexity of Deep Convolutional Neural Networks in Mobile Computing. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141730
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Naeem, Saad…[et al.]. Complexity of Deep Convolutional Neural Networks in Mobile Computing. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141730
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Naeem, Saad& Jamil, Noreen& Khan, Habib Ullah& Nazir, Shah. Complexity of Deep Convolutional Neural Networks in Mobile Computing. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141730
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141730
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)