Artikeleinführung：Wir wissen, dass die Quantisierung von Aktivierungen, Gewichten und Gradienten in 4-Bit sehr wertvoll ist, um das Training neuronaler Netze zu beschleunigen. Bestehende 4-Bit-Trainingsmethoden erfordern jedoch benutzerdefinierte Zahlenformate, die von moderner Hardware nicht unterstützt werden. In diesem Artikel schlugen Tsinghua Zhu Jun und andere eine Transformer-Trainingsmethode vor, die den INT4-Algorithmus verwendet, um alle Matrixmultiplikationen zu implementieren. Ob das Modell schnell trainiert wird oder nicht, hängt eng mit den Anforderungen an Aktivierungswerte, Gewichte, Gradienten und anderen Faktoren zusammen. Das Training neuronaler Netze erfordert einen gewissen Rechenaufwand, und die Verwendung von Algorithmen mit geringer Präzision (Vollquantisierungstraining oder FQT-Training) soll die Rechen- und Speichereffizienz verbessern. FQT fügt dem ursprünglichen Berechnungsgraphen mit voller Präzision Quantisierer und Dequantisierer hinzu und ersetzt teure Gleitkommaoperationen durch billige Gleitkommaoperationen mit geringer Genauigkeit.

2023-07-02 Kommentar 0  963

Artikeleinführung：Bildmerkmalsextraktion für SVM-Training in OpenCVIBei Bildklassifizierungsaufgaben mit Support Vector Machines (SVMs) spielt die Merkmalsextraktion eine Rolle...

2024-12-10 Kommentar 0  472

Artikeleinführung：So implementieren Sie verteilte Algorithmen und Modelltraining in PHP-Microservices. Einführung: Mit der rasanten Entwicklung von Cloud Computing und Big-Data-Technologie steigt die Nachfrage nach Datenverarbeitung und Modelltraining. Verteilte Algorithmen und Modelltraining sind der Schlüssel zum Erreichen von Effizienz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. In diesem Artikel wird die Implementierung verteilter Algorithmen und Modelltrainings in PHP-Microservices vorgestellt und einige spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Was ist verteiltes Algorithmus- und Modelltraining? Verteiltes Algorithmus- und Modelltraining ist eine Technologie, die mehrere Maschinen oder Serverressourcen verwendet, um Datenverarbeitung und Modelltraining gleichzeitig durchzuführen.

2023-09-25 Kommentar 0  1455

Artikeleinführung：Highlights: Forscher schlagen eine neue Technologie namens StableRep vor, die von künstlicher Intelligenz generierte Bilder verwendet, um hochdetaillierte Bildmodelle mit künstlicher Intelligenz zu trainieren. StableRep wird mithilfe von Millionen beschrifteter synthetischer Bilder trainiert und verwendet „mehrfache „Positive Contrast Learning Method““, um den Lernprozess zu verbessern und wenden Sie es auf das Open-Source-Text-zu-Bild-Modell StableDiffusion-⚙️Obwohl StableRep bei der ImageNet-Klassifizierung erhebliche Erfolge erzielt hat, ist es langsam, Bilder zu generieren, und es gibt eine semantische Diskrepanz zwischen Textaufforderungen und generierten Bildern zwischen ihnen. Startseite des Webmasters (ChinaZ.com) Neuigkeiten vom 28. November: Forscher vom MIT und Google

2023-11-29 Kommentar 0  984

Artikeleinführung：In jüngster Zeit haben Diffusionsmodelle GAN- und autoregressive Modelle überholt und sind aufgrund ihrer hervorragenden Leistung zur gängigen Wahl für generative Modelle geworden. Auf Diffusionsmodellen basierende Text-zu-Bild-Generierungsmodelle (wie SD, SDXL, Midjourney und Imagen) haben die erstaunliche Fähigkeit bewiesen, qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen. Normalerweise werden diese Modelle mit einer bestimmten Auflösung trainiert, um eine effiziente Verarbeitung und ein genaues Modelltraining auf vorhandener Hardware sicherzustellen. Abbildung 1: Vergleich der Verwendung verschiedener Methoden zur Generierung von 2048×2048-Bildern unter SDXL1.0. [1] In diesen Diffusionsmodellen kommt es häufig zu Musterduplikationen und schwerwiegenden Artefakten. Es ist beispielsweise ganz links in Abbildung 1 dargestellt. Diese Probleme sind über die Schulungslösung hinaus besonders akut.

2024-04-08 Kommentar 0  1301

Artikeleinführung：Google DeepMind hat am 15. Dezember eine Modelltrainingsmethode namens „FunSearch“ angekündigt. Es wird gesagt, dass dieses Modell eine Reihe „komplexer Probleme im Zusammenhang mit Mathematik und Informatik“ lösen kann, darunter „Probleme der oberen Ebene“ und „Bin-Packing-Probleme“. Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: ▲Bildquelle Google DeepMind (dasselbe unten) FunSearch Die Modelltrainingsmethode soll ein System namens „Evaluator“ eingeführt haben, mit dem die vom KI-Modell ausgegebenen kreativen Problemlösungsmethoden bewertet werden. Durch wiederholte Iterationen kann diese Methode ein KI-Modell mit stärkeren mathematischen Fähigkeiten trainieren. GoogleDeepMind nutzte das PaLM2-Modell zum Testen. Die Forscher richteten einen dedizierten Codepool ein und verwendeten den Code als Modell.

2023-12-15 Kommentar 0  844

Artikeleinführung：Maschinelles Lernen ist eine Methode, mit der Computer aus Daten lernen können, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Es verwendet Algorithmen, um Muster in Daten zu analysieren und zu interpretieren und dann ohne menschliches Eingreifen Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Um das Konzept des maschinellen Lernens zu verstehen, müssen grundlegende Konzepte wie Algorithmen, Training, Modelle und Koeffizienten beherrscht werden. Durch maschinelles Lernen können Computer aus großen Datenmengen lernen, um ihre Leistung und Genauigkeit zu verbessern. Diese Methode ist in vielen Bereichen weit verbreitet, beispielsweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Datenanalyse. Die Beherrschung der Kenntnisse des maschinellen Lernens wird uns mehr Chancen und Herausforderungen bieten. Algorithmus Ein Algorithmus beim maschinellen Lernen ist eine Reihe von Anweisungen oder Verfahren, die zur Lösung eines Problems oder zur Erreichung einer bestimmten Aufgabe verwendet werden. Es handelt sich um einen schrittweisen Prozess, der dabei hilft, die Erwartungen zu erfüllen

2024-01-22 Kommentar 0  871

Artikeleinführung：So implementieren Sie den Bildkomprimierungsalgorithmus in C# Zusammenfassung: Die Bildkomprimierung ist eine wichtige Forschungsrichtung im Bereich der Bildverarbeitung. In diesem Artikel wird der Algorithmus zur Implementierung der Bildkomprimierung in C# vorgestellt und entsprechende Codebeispiele gegeben. Einleitung: Mit der weit verbreiteten Anwendung digitaler Bilder ist die Bildkomprimierung zu einem wichtigen Bestandteil der Bildverarbeitung geworden. Durch die Komprimierung können Speicherplatz und Übertragungsbandbreite reduziert und die Effizienz der Bildverarbeitung verbessert werden. In der Sprache C# können wir Bilder mithilfe verschiedener Bildkomprimierungsalgorithmen komprimieren. In diesem Artikel werden zwei gängige Bildkomprimierungsalgorithmen vorgestellt:

2023-09-19 Kommentar 0  1042

Artikeleinführung：Wie man Bildverarbeitungsalgorithmen in C++ verwendet: Praktische Tipps und Codebeispiele Einführung: Die Bildverarbeitung ist eine der wichtigsten Forschungsrichtungen im Bereich der Informatik und Technik. Sie umfasst hauptsächlich die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Bildern. Als leistungsstarke und weit verbreitete Programmiersprache wird C++ häufig zur Implementierung von Bildverarbeitungsalgorithmen verwendet. In diesem Artikel wird die Verwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen in C++ vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt, um den Lesern zu helfen, diese Algorithmen besser zu verstehen und anzuwenden. 1. Lesen und Speichern von Bildern Vor der Bildverarbeitung ist der erste Schritt das Lesen

2023-09-19 Kommentar 0  980

Artikeleinführung：In der heutigen Zeit der rasanten Entwicklung der Computertechnologie spielt die Bildverarbeitungstechnologie in verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle. In vielen Anwendungen der Bildverarbeitung sind Bildfilteralgorithmen ein unverzichtbarer Bestandteil. Aufgrund der Dimensionalität und Komplexität der Bilder stellte die Geschwindigkeit von Bildfilteralgorithmen jedoch eine Herausforderung dar. In diesem Artikel wird untersucht, wie die Geschwindigkeit von Bildfilteralgorithmen in der C++-Entwicklung optimiert werden kann. Für die Optimierung von Bildfilteralgorithmen ist zunächst eine sinnvolle Auswahl von Algorithmen der erste Schritt. Zu den gängigen Bildfilteralgorithmen gehören Mittelwertfilterung, Medianfilterung, Gaußsche Filterung usw. Bei der Auswahl eines Algorithmus

2023-08-22 Kommentar 0  1101

Artikeleinführung：Die Gestenerkennung ist ein wichtiges Forschungsgebiet im Bereich Computer Vision. Sein Zweck besteht darin, die Bedeutung von Gesten durch die Analyse menschlicher Handbewegungen in Videostreams oder Bildsequenzen zu bestimmen. Die Gestenerkennung hat ein breites Anwendungsspektrum, wie z. B. gestengesteuerte Smart Homes, virtuelle Realität und Spiele, Sicherheitsüberwachung und andere Bereiche. In diesem Artikel werden die in Gestenerkennungsmodellen verwendeten Algorithmen und Prinzipien vorgestellt und mithilfe von Python ein einfaches Trainingsmodell für die Gestenerkennung erstellt. Von Gestenerkennungsmodellen verwendete Algorithmen und Prinzipien Die von Gestenerkennungsmodellen verwendeten Algorithmen und Prinzipien sind vielfältig, darunter Modelle, die auf Deep Learning, traditionellen Modellen des maschinellen Lernens, regelbasierten Methoden und traditionellen Bildverarbeitungsmethoden basieren. Die Prinzipien und Eigenschaften dieser Methoden werden im Folgenden vorgestellt. 1. Modellieren Sie Deep Learning basierend auf Deep Learning

2024-01-24 Kommentar 0  1117

Artikeleinführung：So optimieren Sie die Wirkung von Bildverarbeitungsalgorithmen in der C++-Entwicklung Zusammenfassung: Die Bildverarbeitung nimmt in der Informatik und Bildverarbeitungstechnologie eine wichtige Stellung ein. In der C++-Entwicklung kann die Optimierung von Bildverarbeitungsalgorithmen die Bildverarbeitungseffekte und die Leistung verbessern. In diesem Artikel werden einige Optimierungstechniken vorgestellt, darunter Algorithmusoptimierung, Parallelisierung und Hardwarebeschleunigung, um Entwicklern dabei zu helfen, die Wirkung von Bildverarbeitungsalgorithmen zu verbessern. Einleitung: Bei der Entwicklung moderner Wissenschaft und Technologie spielt die Bildverarbeitung in vielen Bereichen eine entscheidende Rolle, beispielsweise in der medizinischen Bildgebung, Computer Vision, künstlicher Intelligenz usw. Und C++ als High

2023-08-22 Kommentar 0  1269

Artikeleinführung：Die Optimierung von Datenstrukturen und Algorithmen in der Bildverarbeitung kann die Effizienz steigern. Die folgenden Optimierungsmethoden: Bildschärfung: Verwenden Sie Faltungskerne, um Details zu verbessern. Bildsuche: Verwenden Sie Hash-Tabellen, um Bilder schnell abzurufen. Gleichzeitige Bildverarbeitung: Verwenden Sie Warteschlangen, um Bildaufgaben parallel zu verarbeiten.

2024-05-08 Kommentar 0  1043

Artikeleinführung：Golang-Entwicklung: Implementierung effizienter Bildverarbeitungsalgorithmen Einführung: Mit der weit verbreiteten Anwendung digitaler Bilder ist die Bildverarbeitung zu einem wichtigen Forschungsgebiet geworden. Ein wichtiger Indikator für die Anforderungen an den Bildverarbeitungsalgorithmus ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man mit Golang effiziente Bildverarbeitungsalgorithmen entwickelt, und stellen spezifische Codebeispiele bereit. 1. Vorteile von Golang Golang ist eine von Google entwickelte Programmiersprache, die für die Erstellung leistungsstarker, skalierbarer Anwendungen konzipiert ist. im Vergleich zu anderen

2023-09-20 Kommentar 0  986

Artikeleinführung：Golang ist eine effiziente Programmiersprache, die in der Netzwerkprogrammierung, verteilten Systemen, Cloud Computing und anderen Bereichen weit verbreitet ist. Auch im Bereich Grafik- und Bildalgorithmen können Golangs Parallelität und hohe Leistung große Vorteile bringen. Mit zunehmender Komplexität des Algorithmus wird jedoch das Caching des Algorithmus immer wichtiger. In diesem Artikel wird beschrieben, wie ein effizienter Caching-Mechanismus für Grafik- und Bildalgorithmen in Golang implementiert wird. 1. Das Konzept und Prinzip des Caches Cache (Cache) ist ein Hochgeschwindigkeitsspeicher, der zum Speichern von Berechnungsergebnissen verwendet wird. Wenn das System eine benötigt

2023-06-20 Kommentar 0  1228

Artikeleinführung：So optimieren Sie Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Algorithmen in C++ Da Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Anwendungen immer beliebter werden, steigt der Bedarf an effizienten Algorithmen. In diesem Leitfaden werden effektive Möglichkeiten zur Optimierung von Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Algorithmen in C++ untersucht und praktische Beispiele bereitgestellt, um diese Techniken in Aktion zu demonstrieren. Bitoperationen und SIMD Bitoperationen und SIMD-Anweisungen (Single Instruction Multiple Data) können die Ausführungszeit erheblich verkürzen. Die Bitset-Klasse in C++ ermöglicht die schnelle Verarbeitung von Bitoperationen, während intrinsische Funktionen und Compileroptimierungen es SIMD-Anweisungen ermöglichen, mehrere Datenelemente gleichzeitig zu verarbeiten. Praktischer Fall: Bildbinarisierung // Verwenden Sie die Bitset-Klasse für ein schnelles Bildbinarisierungsbit

2024-06-01 Kommentar 0  1044

Artikeleinführung：So optimieren Sie die Geschwindigkeit des Bildkomprimierungsalgorithmus in der C++-Entwicklung Zusammenfassung: Die Bildkomprimierung ist eine der am weitesten verbreiteten Technologien in vielen Computer-Vision- und Bildverarbeitungsanwendungen. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, wie die Ausführungsgeschwindigkeit von Bildkomprimierungsalgorithmen in der C++-Entwicklung durch deren Optimierung verbessert werden kann. Zunächst werden die Prinzipien der Bildkomprimierung und häufig verwendete Komprimierungsalgorithmen vorgestellt. Anschließend werden verschiedene Optimierungstechniken ausführlich erläutert, z. B. Parallelrechnen, Vektorisierung, Speicherausrichtung und Algorithmusoptimierung. Abschließend wird die Wirksamkeit dieser Optimierungstechniken durch Experimente überprüft und einige praktische Fälle und Anwendungsvorschläge bereitgestellt. Schlüssel

2023-08-22 Kommentar 0  1622

Artikeleinführung：Herausgeber | Zi Luo Um die Vorhersage molekularer Eigenschaften zu erleichtern, ist es sehr wichtig, eine effektive Darstellung molekularer Merkmale im Bereich der Arzneimittelforschung zu erlernen. Vor kurzem haben Menschen die Herausforderung der Datenknappheit gemeistert, indem sie graphische neuronale Netze (GNN) mithilfe selbstüberwachter Lerntechniken vorab trainiert haben. Bei aktuellen Methoden, die auf selbstüberwachtem Lernen basieren, gibt es jedoch zwei Hauptprobleme: das Fehlen klarer selbstüberwachter Lernstrategien und die begrenzten Fähigkeiten von GNN. Dies schlug kürzlich ein Forschungsteam der Tsinghua University, der West Lake University und des Zhijiang Laboratory vor ein wissensgesteuertes Transformer-Vortraining (Knowledge-guidedPre-trainingofGraphTransformer, KPGT), ein selbstüberwachtes Lernframework, das deutlich verbesserte Analysen verwendet

2023-11-23 Kommentar 0  1297

Artikeleinführung：So verwenden Sie Golang zum Trainieren und Extrahieren von Merkmalen aus Bildern Einführung: Im Bereich Computer Vision ist das Training und das Extrahieren von Merkmalen aus Bildern eine sehr wichtige Aufgabe. Durch das Training des Modells können wir Bilder identifizieren und klassifizieren und gleichzeitig die Merkmale des Bildes für Anwendungen wie Bildabruf und Ähnlichkeitsberechnung extrahieren. Golang ist eine effiziente und prägnante Programmiersprache. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Golang Funktionen aus Bildern trainieren und extrahieren. Notwendige Bibliotheken installieren Bevor wir beginnen, müssen wir einige notwendige Bibliotheken installieren. Zunächst einmal Ann

2023-08-27 Kommentar 0  1516

Artikeleinführung：Der Eigenface-Algorithmus ist eine gängige Gesichtserkennungsmethode. Dieser Algorithmus verwendet die Hauptkomponentenanalyse, um die Hauptmerkmale von Gesichtern aus dem Trainingssatz zu extrahieren, um Merkmalsvektoren zu bilden. Das zu erkennende Gesichtsbild wird ebenfalls in einen Merkmalsvektor umgewandelt, und die Gesichtserkennung erfolgt durch Berechnen des Abstands zwischen den einzelnen Merkmalsvektoren im Trainingssatz. Die Kernidee dieses Algorithmus besteht darin, die Identität eines zu erkennenden Gesichts durch den Vergleich seiner Ähnlichkeit mit bekannten Gesichtern zu ermitteln. Durch die Analyse der Hauptkomponenten des Trainingssatzes kann der Algorithmus den Vektor extrahieren, der die Gesichtsmerkmale am besten darstellt, und so die Erkennungsgenauigkeit verbessern. Der Eigengesichtsalgorithmus ist einfach und effizient, daher sind die Schritte des Eigengesichtsalgorithmus im Bereich der Gesichtserkennung wie folgt: 1. Sammeln Sie einen Gesichtsbilddatensatz. Der Eigengesichtsalgorithmus erfordert einen Datensatz, der mehrere Gesichtsbilder als Trainingssatz enthält.

2024-01-22 Kommentar 0  638