Présentation de l'article：Nous savons que la quantification des activations, des poids et des gradients en 4 bits est très utile pour accélérer la formation des réseaux neuronaux. Mais les méthodes de formation 4 bits existantes nécessitent des formats de nombres personnalisés qui ne sont pas pris en charge par le matériel contemporain. Dans cet article, Tsinghua Zhu Jun et d'autres ont proposé une méthode de formation Transformer qui utilise l'algorithme INT4 pour implémenter toutes les multiplications matricielles. Le fait que le modèle soit entraîné rapidement ou non est étroitement lié aux exigences en matière de valeurs d'activation, de poids, de gradients et d'autres facteurs. La formation des réseaux neuronaux nécessite une certaine quantité de calcul, et l'utilisation d'algorithmes de faible précision (formation à la quantification complète ou formation FQT) devrait améliorer l'efficacité du calcul et de la mémoire. FQT ajoute des quantificateurs et des déquantificateurs au graphe de calcul original de pleine précision et remplace les opérations coûteuses en virgule flottante par des opérations bon marché en virgule flottante de faible précision.

2023-07-02 commentaire 0  977

Présentation de l'article：Extraction de caractéristiques d'image pour la formation SVM dans OpenCVIN Dans les tâches de classification d'images utilisant des machines à vecteurs de support (SVM), l'extraction de caractéristiques joue un rôle...

2024-12-10 commentaire 0  480

Présentation de l'article：Comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP Introduction : Avec le développement rapide de la technologie du cloud computing et du Big Data, la demande de traitement de données et de formation de modèles augmente. Les algorithmes distribués et la formation de modèles sont essentiels pour atteindre l'efficacité, la rapidité et l'évolutivité. Cet article présentera comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP, et fournira quelques exemples de code spécifiques. 1. Qu'est-ce que la formation d'algorithmes et de modèles distribués ? La formation d'algorithmes et de modèles distribués est des technologies qui utilisent plusieurs machines ou ressources de serveur pour effectuer simultanément le traitement des données et la formation de modèles.

2023-09-25 commentaire 0  1465

Présentation de l'article：Points forts : Les chercheurs proposent une nouvelle technologie appelée StableRep qui utilise des images générées par l'intelligence artificielle pour former des modèles d'images d'intelligence artificielle très détaillés. StableRep est formé en utilisant des millions d'images synthétiques étiquetées, en utilisant « plusieurs « méthodes d'apprentissage à contraste positif » pour améliorer le processus d'apprentissage. et appliquez-le au modèle texte-image open source StableDiffusion-⚙️Bien que StableRep ait obtenu des résultats significatifs dans la classification ImageNet, il est lent à générer des images, et il est lent à la fois dans les invites de texte et dans les images générées. entre eux. Accueil du webmaster (ChinaZ.com) Actualités du 28 novembre : chercheurs du MIT et de Google

2023-11-29 commentaire 0  997

Présentation de l'article：Récemment, les modèles de diffusion ont dépassé les modèles GAN et autorégressifs et sont devenus le choix courant pour les modèles génératifs en raison de leurs excellentes performances. Les modèles de génération de texte en image basés sur des modèles de diffusion (tels que SD, SDXL, Midjourney et Imagen) ont démontré l'incroyable capacité à générer des images de haute qualité. En règle générale, ces modèles sont formés à une résolution spécifique pour garantir un traitement efficace et une formation précise des modèles sur le matériel existant. Figure 1 : Comparaison de l'utilisation de différentes méthodes pour générer des images 2048×2048 sous SDXL1.0. [1] Dans ces modèles de diffusion, une duplication de motifs et de graves artefacts se produisent souvent. Par exemple, il est illustré à l’extrême gauche de la figure 1. Ces problèmes sont particulièrement aigus au-delà de la résolution de la formation.

2024-04-08 commentaire 0  1313

Présentation de l'article：Google DeepMind a annoncé le 15 décembre une méthode de formation de modèles appelée « FunSearch ». On dit que ce modèle peut résoudre une série de « problèmes complexes impliquant les mathématiques et l'informatique », notamment des « problèmes de niveau supérieur » et des « problèmes de conditionnement des bacs ». Le contenu qui doit être réécrit est : ▲Source de l'image Google DeepMind. (le même ci-dessous) FunSearch La méthode de formation du modèle aurait introduit un système appelé « évaluateur », qui est utilisé pour évaluer les méthodes créatives de résolution de problèmes produites par le modèle d'IA. Grâce à des itérations répétées, cette méthode peut former un modèle d'IA doté de capacités mathématiques plus fortes. GoogleDeepMind a utilisé le modèle PaLM2 pour les tests. Les chercheurs ont établi un pool de codes dédié et ont utilisé le code comme modèle.

2023-12-15 commentaire 0  852

Présentation de l'article：L'apprentissage automatique est une méthode permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Il utilise des algorithmes pour analyser et interpréter les modèles de données, puis faire des prédictions ou des décisions sans intervention humaine. Comprendre le concept d'apprentissage automatique nécessite de maîtriser des concepts de base tels que les algorithmes, la formation, les modèles et les coefficients. Grâce au machine learning, les ordinateurs peuvent apprendre de grandes quantités de données pour améliorer leurs performances et leur précision. Cette méthode a été largement utilisée dans de nombreux domaines, tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et l’analyse de données. Maîtriser les connaissances de l'apprentissage automatique nous offrira plus d'opportunités et de défis. Algorithme Un algorithme en apprentissage automatique est un ensemble d'instructions ou de procédures utilisées pour résoudre un problème ou accomplir une tâche spécifique. Il s'agit d'un processus étape par étape qui permet d'atteindre les attentes

2024-01-22 commentaire 0  882

Présentation de l'article：Comment implémenter un algorithme de compression d'image en C# Résumé : La compression d'image est une direction de recherche importante dans le domaine du traitement d'image. Cet article présentera l'algorithme d'implémentation de la compression d'image en C# et donnera des exemples de code correspondants. Introduction : Avec l'application généralisée des images numériques, la compression d'image est devenue une partie importante du traitement d'image. La compression peut réduire l'espace de stockage et la bande passante de transmission, et améliorer l'efficacité du traitement des images. Dans le langage C#, nous pouvons compresser des images en utilisant divers algorithmes de compression d'images. Cet article présentera deux algorithmes courants de compression d’images :

2023-09-19 commentaire 0  1067

Présentation de l'article：Comment utiliser les algorithmes de traitement d'images en C++ : Conseils pratiques et exemples de code Introduction : Le traitement d'images est l'un des axes de recherche importants dans le domaine de l'informatique et de l'ingénierie. Il implique principalement l'acquisition, le traitement et l'analyse d'images. En tant que langage de programmation puissant et largement utilisé, le C++ est largement utilisé pour implémenter des algorithmes de traitement d’images. Cet article présentera comment utiliser les algorithmes de traitement d'image en C++ et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer ces algorithmes. 1. Lecture et sauvegarde de l'image Avant le traitement de l'image, la première étape consiste à lire

2023-09-19 commentaire 0  988

Présentation de l'article：À l’ère actuelle de développement rapide de la technologie informatique, la technologie de traitement d’images joue un rôle important dans divers domaines. Dans de nombreuses applications de traitement d’images, les algorithmes de filtrage d’images constituent un élément indispensable. Cependant, la rapidité des algorithmes de filtrage d’images constitue un défi en raison de la dimensionnalité et de la complexité des images. Cet article explorera comment optimiser la vitesse des algorithmes de filtrage d'images dans le développement C++. Tout d’abord, pour l’optimisation des algorithmes de filtrage d’images, une sélection raisonnable d’algorithmes est la première étape. Les algorithmes courants de filtrage d'images incluent le filtrage moyen, le filtrage médian, le filtrage gaussien, etc. Lors du choix d'un algorithme

2023-08-22 commentaire 0  1112

Présentation de l'article：La reconnaissance gestuelle est un domaine de recherche important dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est de déterminer la signification des gestes en analysant les mouvements de la main humaine dans des flux vidéo ou des séquences d'images. La reconnaissance gestuelle a un large éventail d'applications, telles que les maisons intelligentes contrôlées par les gestes, la réalité virtuelle et les jeux, la surveillance de la sécurité et d'autres domaines. Cet article présentera les algorithmes et les principes utilisés dans les modèles de reconnaissance gestuelle et utilisera Python pour créer un modèle de formation simple à la reconnaissance gestuelle. Algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle Les algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle sont divers, notamment des modèles basés sur l'apprentissage profond, des modèles d'apprentissage automatique traditionnels, des méthodes basées sur des règles et des méthodes traditionnelles de traitement d'images. Les principes et caractéristiques de ces méthodes seront présentés ci-dessous. 1. Modéliser l'apprentissage profond basé sur l'apprentissage profond

2024-01-24 commentaire 0  1163

Présentation de l'article：Comment optimiser l'effet des algorithmes de traitement d'image dans le développement C++ Résumé : Le traitement d'image occupe une place importante en informatique et en technologie de la vision. Dans le développement C++, l’optimisation des algorithmes de traitement d’image peut améliorer les effets et les performances du traitement d’image. Cet article présente certaines techniques d'optimisation, notamment l'optimisation des algorithmes, la parallélisation et l'accélération matérielle, pour aider les développeurs à améliorer l'effet des algorithmes de traitement d'image. Introduction : Dans le développement de la science et de la technologie modernes, le traitement de l'image joue un rôle essentiel dans de nombreux domaines, tels que l'imagerie médicale, la vision par ordinateur, l'intelligence artificielle, etc. Et C++ comme un sommet

2023-08-22 commentaire 0  1280

Présentation de l'article：L'optimisation des structures de données et des algorithmes dans le traitement d'images peut améliorer l'efficacité. Les méthodes d'optimisation suivantes : Netteté de l'image : utilisez des noyaux de convolution pour améliorer les détails. Recherche d'images : utilisez des tables de hachage pour récupérer rapidement des images. Traitement simultané d'images : utilisez des files d'attente pour traiter les tâches d'image en parallèle.

2024-05-08 commentaire 0  1047

Présentation de l'article：Développement Golang : mise en œuvre d'algorithmes de traitement d'image efficaces Introduction : Avec l'application généralisée des images numériques, le traitement d'image est devenu un domaine de recherche important. Pour les exigences en matière d’algorithme de traitement d’images, un indicateur important est la vitesse de traitement. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser Golang pour développer des algorithmes de traitement d'image efficaces et fournirons des exemples de code spécifiques. 1. Avantages de Golang Golang est un langage de programmation développé par Google et conçu pour créer des applications évolutives et performantes. par rapport aux autres

2023-09-20 commentaire 0  996

Présentation de l'article：Golang est un langage de programmation efficace largement utilisé dans la programmation réseau, les systèmes distribués, le cloud computing et d'autres domaines. Dans le domaine des algorithmes graphiques et d'images, la concurrence et les hautes performances de Golang peuvent également présenter de grands avantages. Cependant, à mesure que la complexité de l’algorithme augmente, la mise en cache de l’algorithme devient de plus en plus importante. Cet article décrira comment implémenter un mécanisme efficace de mise en cache des graphiques et des algorithmes d'images dans Golang. 1. Le concept et le principe du cache Le cache (Cache) est une mémoire à haut débit utilisée pour stocker les résultats des calculs. Lorsque le système a besoin d'un

2023-06-20 commentaire 0  1235

Présentation de l'article：Comment optimiser les algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur en C++ À mesure que les applications de traitement d'image et de vision par ordinateur deviennent plus populaires, le besoin d'algorithmes efficaces augmente. Ce guide explorera les moyens efficaces d'optimiser les algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur en C++ et fournira des exemples pratiques pour démontrer ces techniques en action. Opérations sur bits et SIMD Les opérations sur bits et les instructions SIMD (Single Instruction Multiple Data) peuvent réduire considérablement le temps d'exécution. La classe bitset en C++ permet un traitement rapide des opérations sur les bits, tandis que les intrinsèques et les optimisations du compilateur permettent aux instructions SIMD de traiter plusieurs éléments de données à la fois. Cas pratique : binarisation d'images //Utiliser la classe bitset pour un bit de binarisation rapide d'images

2024-06-01 commentaire 0  1060

Présentation de l'article：Comment optimiser la vitesse de l'algorithme de compression d'image dans le développement C++ Résumé : La compression d'image est l'une des technologies largement utilisées dans de nombreuses applications de vision par ordinateur et de traitement d'image. Cet article se concentrera sur la façon d'améliorer la vitesse d'exécution des algorithmes de compression d'images dans le développement C++. Tout d'abord, les principes de la compression d'images et les algorithmes de compression couramment utilisés sont présentés, puis plusieurs techniques d'optimisation sont expliquées en détail, telles que le calcul parallèle, la vectorisation, l'alignement de la mémoire et l'optimisation des algorithmes. Enfin, l'efficacité de ces techniques d'optimisation est vérifiée par des expérimentations, et quelques cas pratiques et suggestions d'applications sont fournis. clé

2023-08-22 commentaire 0  1631

Présentation de l'article：Editeur | Zi Luo Afin de faciliter la prédiction des propriétés moléculaires, il est très important d'apprendre une représentation efficace des caractéristiques moléculaires dans le domaine de la découverte de médicaments. Récemment, les gens ont surmonté le défi de la rareté des données en pré-entraînant les réseaux de neurones graphiques (GNN) à l'aide de techniques d'apprentissage auto-supervisées. Cependant, les méthodes actuelles basées sur l'apprentissage auto-supervisé présentent deux problèmes principaux : le manque de stratégies d'apprentissage auto-supervisées claires et les capacités limitées du GNN. Récemment, une équipe de recherche de l'Université Tsinghua, de l'Université de West Lake et du laboratoire Zhijiang a proposé. un graphe guidé par les connaissances Transformer (Knowledge-guidedPre-trainingofGraphTransformer, KPGT), un cadre d'apprentissage auto-supervisé qui utilise une analyse considérablement améliorée.

2023-11-23 commentaire 0  1308

Présentation de l'article：Comment utiliser Golang pour entraîner et extraire des fonctionnalités à partir d'images Introduction : Dans le domaine de la vision par ordinateur, la formation et l'extraction de fonctionnalités à partir d'images sont une tâche très importante. En entraînant le modèle, nous pouvons identifier et classer les images, tout en extrayant les caractéristiques de l'image pour des applications telles que la récupération d'images et le calcul de similarité. Golang est un langage de programmation efficace et concis. Cet article explique comment utiliser Golang pour entraîner et extraire des fonctionnalités à partir d'images. Installation des bibliothèques nécessaires Avant de commencer, nous devons installer certaines bibliothèques nécessaires. Tout d'abord, Ann

2023-08-27 commentaire 0  1541

Présentation de l'article：L'algorithme Eigenface est une méthode courante de reconnaissance faciale. Cet algorithme utilise l'analyse en composantes principales pour extraire les principales caractéristiques des visages de l'ensemble d'entraînement afin de former des vecteurs de caractéristiques. L'image du visage à reconnaître sera également convertie en un vecteur de caractéristiques, et la reconnaissance du visage est effectuée en calculant la distance entre chaque vecteur de caractéristiques dans l'ensemble d'apprentissage. L'idée centrale de cet algorithme est de déterminer l'identité d'un visage à reconnaître en comparant sa similarité avec des visages connus. En analysant les principales composantes de l’ensemble d’apprentissage, l’algorithme peut extraire le vecteur qui représente le mieux les traits du visage, améliorant ainsi la précision de la reconnaissance. L'algorithme du visage propre est simple et efficace, donc les étapes de l'algorithme du visage propre dans le domaine de la reconnaissance faciale sont les suivantes : 1. Collecter un ensemble de données d'images de visage L'algorithme du visage propre nécessite un ensemble de données contenant plusieurs images de visage comme ensemble d'entraînement.

2024-01-22 commentaire 0  648