Network binarization 関連文書集

最近、Deeplearningの高速化とメモリ節約では、Network binarizationが流行っているみたい。これを応用して、FPGAへの展開なんかもやられていて、組み込みへの応用はこの技術が中心になるんだろうな。ってことで、元論文は２つ。日本語で解説がいくつかやっている人達がいましたので、それらのリンク。
よく考えるなー。すごいもんだ。

元論文
・Binarized Neural Networks: Training Neural Networks withWeights and Activations Constrained to +1 or -1
・XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks


BinaryNetとBinarized Deep Neural Network
https://tkng.org/b/2016/02/12/binarynet-and-binarized-neural-network/

[Survey]Binarized Neural Networks: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1
http://qiita.com/supersaiakujin/items/81719e49a50a3fb653e8

binary_net by chainer
https://github.com/hillbig/binary_net

XNOR-Netが二値化ニューラルネットの性能を大きく改善する
https://tkng.org/b/2016/03/28/xnor-network/

[Survey]XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
http://qiita.com/supersaiakujin/items/6adaf9731c9475891911

ついでにこれに使われている、Quantizing parameters（量子化パラメータ）について勉強リンク（続けてよんでいないので、関連ないかも）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/itej/67/2/67_136/_pdf
http://www.elwsc.co.jp/page.jsp?id=1953

http://www.nnet.ne.jp/~hi6/lab/quantize/