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  912

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  1398

Présentation de l'article：Il n'existe pas de formation spécialisée sur les algorithmes PHP. Les contenus enseignés par les établissements de formation PHP sont tous liés à la création de sites Web. Bien sûr, les algorithmes sont également impliqués, comme le tri, la recherche binaire, etc., mais l'accent n'est donc pas mis sur les algorithmes. si vous voulez apprendre les algorithmes, vous devez apprendre par vous-même.

2020-02-24 commentaire 0  1873

Présentation de l'article：Lorsque vous recherchez des photos de vous sur PimEyes, vous verrez beaucoup de photos de vous et de personnes qui vous ressemblent. Cependant, lorsque cet outil entraîne l'algorithme, il n'utilise pas de photos autorisées par l'utilisateur, mais basées sur des photos provenant de différentes plateformes de l'ensemble du réseau pour effectuer une reconnaissance faciale. Ainsi, une fois votre photo reconnue, les résultats de la recherche afficheront souvent des captures d'écran de vidéos provenant de nombreux sites Web. Non seulement cela, mais il a également été révélé que le site Web avait volé des photos de personnes décédées pour entraîner ses algorithmes. Personne n’est épargné. Certaines personnes sont mortes, mais elles sont toujours en vie sur Internet. CherScarlett est ingénieur logiciel et écrivain. Récemment, elle a soudainement découvert que des photos de sa mère, de son arrière-arrière-grand-mère décédée il y a longtemps et de sa sœur décédée à 18 ans étaient toutes apparues dans le journal.

2023-04-15 commentaire 0  1211

Présentation de l'article：Avec l’avènement d’Internet et de l’ère du Big Data, l’apprentissage automatique est devenu une branche importante du domaine informatique. En tant que langage de développement Web populaire, PHP ne fait pas exception. Il existe de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique courants et bibliothèques de formation de réseaux neuronaux disponibles en PHP. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique et la formation de réseaux neuronaux en PHP. 1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? L’apprentissage automatique signifie que les ordinateurs apprennent à prendre des décisions et des actions autonomes sans instructions de programmation explicites. L'apprentissage automatique comprend

2023-05-21 commentaire 0  1286

Présentation de l'article：Cet article présente principalement les algorithmes de graphes Python et analyse en détail les techniques d'implémentation des algorithmes de graphes dans les structures de données et les algorithmes Python sous forme d'exemples. Les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

2017-02-25 commentaire 0  1771

Présentation de l'article：La rétropropagation des erreurs est un algorithme d'apprentissage automatique couramment utilisé et largement utilisé dans la formation des réseaux neuronaux, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d'images. Cet article présentera l'application, les principes et les exemples de cet algorithme en reconnaissance d'images. 1. Application de l'algorithme de rétro-propagation des erreurs La reconnaissance d'images est une méthode d'utilisation de programmes informatiques pour analyser, traiter et comprendre des nombres ou des images afin d'identifier les informations et les caractéristiques qu'ils contiennent. En reconnaissance d’images, l’algorithme de rétro-propagation des erreurs est largement utilisé. Cet algorithme accomplit la tâche de reconnaissance en entraînant un réseau neuronal. Un réseau de neurones est un modèle informatique qui simule les interactions entre les neurones du cerveau humain et est capable de traiter et de classer efficacement des données d'entrée complexes. En ajustant continuellement les poids et les biais du réseau neuronal, l'algorithme de rétropropagation des erreurs permet au réseau neuronal d'apprendre et d'améliorer progressivement ses capacités de reconnaissance.

2024-01-22 commentaire 0  792

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  834

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  1246

Présentation de l'article：javascript轮播图算法

2016-12-09 commentaire 0  1350

Présentation de l'article：Cet article présente principalement les structures de données et les algorithmes JavaScript, les graphiques et les algorithmes de graphiques. Cet article explique les graphiques orientés, les graphiques non ordonnés, les graphiques simples, le parcours de graphiques, etc. Les amis qui en ont besoin peuvent s'y référer.

2016-05-16 commentaire 0  1389

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  1193

Présentation de l'article：Cet article présente principalement l'algorithme de compression d'image de Python basé sur opencv et analyse les techniques de fonctionnement courantes et les précautions d'utilisation d'opencv pour la compression d'image sous forme d'exemples. Les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

2018-05-03 commentaire 0  2972

Présentation de l'article：C++ est un langage de programmation puissant qui peut être utilisé pour implémenter une variété d’algorithmes différents, y compris des algorithmes de théorie des graphes. Dans cet article, nous présenterons plusieurs algorithmes courants de théorie des graphes et leurs méthodes d’implémentation en C++. Algorithme du chemin le plus court L'algorithme du chemin le plus court est l'un des algorithmes les plus fondamentaux de la théorie des graphes. En C++, les algorithmes de chemin le plus court les plus couramment utilisés incluent l'algorithme de Dijkstra, l'algorithme de Floyd et l'algorithme de Bellman-Ford. L'algorithme de Dijkstra est un algorithme de plus court chemin à source unique. Son idée de base est d'utiliser un algorithme glouton.

2023-08-22 commentaire 0  1280

Présentation de l'article：Algorithme de récupération d'images à grande vitesse et sa méthode d'implémentation en PHP Avec l'application généralisée des images numériques, la technologie de récupération d'images a attiré de plus en plus d'attention. L'algorithme de récupération d'images à grande vitesse est une méthode importante dans la récupération d'images, qui permet de trouver rapidement des images similaires à l'image de requête dans des données d'images massives. Cet article présentera l'algorithme de récupération d'images à grande vitesse et sa méthode d'implémentation en PHP. 1. Principe de l'algorithme de récupération d'images à grande vitesse L'idée principale de l'algorithme de récupération d'images à grande vitesse est de convertir les images en vecteurs de caractéristiques, puis de calculer la similarité entre les vecteurs de caractéristiques pour trouver l'image de requête.

2023-06-22 commentaire 0  1400

Présentation de l'article：Comment utiliser les algorithmes de recherche de graphes en C++ Les algorithmes de recherche de graphes sont un algorithme couramment utilisé pour trouver des chemins dans des structures de graphes, traverser des nœuds ou résoudre d'autres problèmes liés aux graphes. En C++, il existe de nombreuses implémentations d'algorithmes de recherche de graphes, tels que la recherche en profondeur d'abord (DFS), la recherche en largeur d'abord (BFS), l'algorithme de Dijkstra, l'algorithme A*, etc. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser les algorithmes de recherche de graphiques en C++ et donnerons des exemples de code spécifiques. 1. Depth First Search (DFS) Depth First Search est une recherche d'images classique

2023-09-19 commentaire 0  1156

Présentation de l'article：Cet article présente principalement l'algorithme de partage de code de flou d'image implémenté en JavaScript. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.

2016-05-16 commentaire 0  1626

Présentation de l'article：Que vous vous prépariez pour un entretien de codage ou que vous cherchiez à perfectionner vos compétences en résolution de problèmes, la pratique des algorithmes est essentielle pour maîtriser JavaScript. Les algorithmes ne sont pas réservés aux développeurs avancés : ils sont fondamentaux pour comprendre comment gérer

2024-08-28 commentaire 0  313

Présentation de l'article：Introduction aux algorithmes de traitement d'images en langage Java Avec l'avènement de l'ère numérique, le traitement d'images est devenu une branche importante de l'informatique. Dans les ordinateurs, les images sont stockées sous forme numérique et le traitement de l'image modifie la qualité et l'apparence de l'image en effectuant une série d'opérations algorithmiques sur ces nombres. En tant que langage de programmation multiplateforme, le langage Java dispose de riches bibliothèques de traitement d'images et d'un puissant support d'algorithmes, ce qui en fait le premier choix de nombreux développeurs. Cet article présentera les algorithmes de traitement d'image couramment utilisés dans le langage Java, et

2023-06-10 commentaire 0  1456

Présentation de l'article：Dans l'article précédent "Exercice d'algorithme PHP 9 : Convertir tous les nombres pairs en nombres impairs", je vous ai présenté comment convertir tous les nombres pairs en nombres impairs via PHP, donc aujourd'hui je vais continuer à vous proposer la série d'exercices sur l'algorithme PHP ~ Cet article va me permettre de vous présenter comment calculer le rayon et les coordonnées du centre d'un cercle via PHP ~

2021-08-16 commentaire 0  3981