【摘 要】
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深度学习是机器学习的一个分支,随着训练方法的改进、数据量的爆发式增长及硬件运算能力的提升,近年来在图像识别、语音识别等很多领域取得突破,并被逐步推广部署到实际应用
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深度学习是机器学习的一个分支,随着训练方法的改进、数据量的爆发式增长及硬件运算能力的提升,近年来在图像识别、语音识别等很多领域取得突破,并被逐步推广部署到实际应用中。然而深度学习算法运算复杂度高、内存占用及带宽需求大,在实际应用的部署中限制很大,尤其难以在移动设备中部署应用。本文首先介绍深度学习的背景,其次对面向移动设备深度学习部署运算优化的关键技术进行归纳总结,最后对未来工作中的难点和发展趋势进行了展望。
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