神经网络模型简化的张量分解方法：综述

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Tensor Decomposition for Model Reduction in Neural Networks: A Review

解决问题：本篇论文旨在解决神经网络模型参数过多、计算成本高的问题，提出了使用张量分解方法对神经网络进行模型压缩的方案。这是一个已知的问题，但本论文提出的方案相比于当前领域的研究有更多的新意。

关键思路：本文提出了六种张量分解方法，用于对卷积神经网络、循环神经网络和Transformer模型进行参数压缩，从而减小模型的大小、运行时间和能耗。实验结果表明，部分压缩后的模型精度甚至比原始模型更高。

其他亮点：本文对六种张量分解方法进行了详细的介绍和分析，并使用多个数据集进行了实验验证。作者还指出，使用张量分解方法对神经网络进行模型压缩非常适合在边缘设备上实现。本文没有提供开源代码。

关于作者：本文的主要作者是Xingyi Liu和Keshab K. Parhi。他们分别来自美国加州大学洛杉矶分校和美国明尼苏达大学。Xingyi Liu曾在多个顶级会议上发表过多篇与计算机视觉相关的论文，如CVPR、ICCV、ECCV等。Keshab K. Parhi是数字信号处理领域的专家，在IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Journal of Solid-State Circuits等期刊上发表过多篇论文。

相关研究：近期其他相关研究包括：

1. “Compression of Deep Convolutional Neural Networks for Fast and Low Power Mobile Applications”，作者为Suyog Gupta、Ankur Agrawal等，机构为斯坦福大学。
2. “A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks”，作者为Yonggan Fu、Yinghui Xu等，机构为香港科技大学。
3. “Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks”，作者为Zhuangwei Zhuang、Mingkui Tan等，机构为中国科学院大学。

论文摘要：这篇论文探讨了在神经网络中使用张量分解方法进行模型简化的问题。现代神经网络在计算机视觉和自然语言处理等领域有着广泛的应用，如图像分类、图像生成和机器翻译等复杂任务。然而，大多数最先进的神经网络都是过度参数化的，需要高昂的计算成本。一种直接的解决方案是使用不同的张量分解方法将网络层替换为它们的低秩张量近似。本文回顾了六种张量分解方法，并说明它们在压缩卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)和Transformer模型参数方面的能力。一些压缩模型的准确性甚至比原始版本更高。评估结果表明，张量分解可以显著减小模型大小、运行时间和能量消耗，非常适合在边缘设备上实现神经网络。

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