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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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無殘差連接或歸一化層,也能成功訓練深度transformer
殘差架構是最流行和成功的,最初是在卷積神經網絡(CNN)的背景下開發的,后來自注意力網絡中產生了無處不在的 transformer 架構。殘差架構之所以...
2022-12-12 標簽:神經網絡Transformerdnn 764 0
1、摘要 在本文中,作者在其原有工作OverlapTransformer (OT)的基礎上,提出了一種用于自動駕駛的時空融合激光雷達地點識別算法S...
我們先簡單了解一下現在熱門的圖神經網絡 (GNN),這已經成為圖數據挖掘的一種主導且強大的工具。與圖像數據的 CNN 相似,GNN 是一種神經網絡,旨在...
首個在ImageNet上精度超過80%的二值神經網絡BNext問世
舉個例子,Meta 推薦系統模型 DLRM 使用 32-bit 浮點數來儲存權重和激活參數,它的模型大小約為 2.2GB。而一個少量精度下降 (<...
激活函數對于人工神經網絡模型去學習、理解非常復雜和非線性的函數來說具有十分重要的作用。首先對于y=ax+b這樣的函數,當x的輸入很大時,y的輸出也是無限...
數據的數量和變化對于大多數 ML 模型(例如深度學習神經網絡模型)的性能非常重要。因此,神經網絡模型的訓練需要一個非常大的數據集。只有它才能達到生產...
機器學習是一種強大的技術,它通過開發算法從其經驗中學習和改進。算法是計算、訪問和處理輸入數據并預測結果的程序。機器學習模型旨在計算復雜的計算和學習模...
訓練深度神經網絡(DNNs)往往需要大量的訓練數據,這些數據有時可能由不可信的第三方來源所提供。這些不可信的數據可能會對模型的訓練帶來嚴重的安全威脅。
法國洛林大學的研究人員開發了一種“Damage Reflex”系統(損傷反射,又名 D-Reflex),當機器人的一條腿斷了時,人形 TALOS 機器人...
當推理引擎的性能出現時,供應商會拋出基準測試,引用TOPS(Tera-Operations/second)性能和TOPS/Watt等內容。研究這些數...
1. 通過神經網絡(NN)自動生成標注的「自監督學習」:至少可以追溯到我1990-91年的工作。 (I) 通過預測編碼在一個循環神經網絡(RNN)中...
匯編。(主要是現在并沒有官方支持匯編的操作,目前的匯編器幾乎都是逆向的產物,不是很穩定。同時匯編帶來的好處如消除寄存器的 bank conflict n...
龍架構向量創新賦能AI圖像識別計算,促進NCNN神經網絡前向計算框架性能翻倍
近期,經過龍芯中科與NCNN社區的共同努力,在NCNN中使用龍架構(LoongArch)向量優化實現了大部分算子,得益于龍架構向量的高效實現,優化后NC...
大多數用于創建物聯網(IoT)的設備都是用小電池工作的。由于當前消費電子的動態性,測量這些物聯網設備的能耗是一項艱巨的任務。開發人員經常需要使用多種儀器...
數據增強(DA)是訓練先進的AI算法模型的必要技術,不過并不是所有的數據增強都能提升模型精度,在今天的分享中,從數據增強的角度,對于多種增強方式的效果進...
傳統的水果新鮮度預測和建模嚴重依賴各種理化指標(如失水率、pH值、VC含量,簡稱QCI)和經典動力學方法,面臨耗時、費力、破壞性大、預測精度低的困境。當...
擴大模型的規模是提高特征表示質量的重要策略,在計算機視覺領域,模型參數量的擴大不僅能夠有效加強深度模型的表征學習能力,而且能夠實現從海量數據中進行學習和...
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