記事の紹介：アクティベーション、重み、勾配を 4 ビットに量子化することは、ニューラル ネットワークのトレーニングを高速化するのに非常に有益であることがわかっています。しかし、既存の 4 ビット トレーニング方法では、最新のハードウェアではサポートされていないカスタム数値形式が必要です。この記事では、Tsinghua Zhu Jun らが、INT4 アルゴリズムを使用してすべての行列乗算を実装する Transformer トレーニング方法を提案しました。モデルが迅速にトレーニングされるかどうかは、アクティベーション値、重み、勾配、その他の要素の要件と密接に関係しています。ニューラル ネットワークのトレーニングには一定量の計算が必要であり、低精度のアルゴリズム (完全量子化トレーニングまたは FQT トレーニング) を使用すると、コンピューティングとメモリの効率が向上することが期待されます。 FQT は、元の完全精度の計算グラフに量子化器と逆量子化器を追加し、高価な浮動小数点演算を安価な低精度浮動小数点演算に置き換えます。

2023-07-02 コメント 0  963

記事の紹介：OpenCV での SVM トレーニングのための画像特徴抽出サポート ベクター マシン (SVM) を使用した画像分類タスクでは、特徴抽出が重要な役割を果たします。

2024-12-10 コメント 0  472

記事の紹介：PHP マイクロサービスで分散アルゴリズムとモデル トレーニングを実装する方法 はじめに: クラウド コンピューティングとビッグ データ テクノロジの急速な発展に伴い、データ処理とモデル トレーニングの需要が増加しています。分散アルゴリズムとモデルのトレーニングは、効率、速度、拡張性を達成するための鍵となります。この記事では、PHP マイクロサービスで分散アルゴリズムとモデル トレーニングを実装する方法を紹介し、いくつかの具体的なコード例を示します。 1. 分散アルゴリズムとモデル トレーニングとは何ですか? 分散アルゴリズムとモデル トレーニングは、複数のマシンまたはサーバー リソースを使用してデータ処理とモデル トレーニングを同時に実行するテクノロジーです。

2023-09-25 コメント 0  1455

記事の紹介：ハイライト: 研究者らは、人工知能によって生成された画像を使用して、非常に詳細な人工知能画像モデルをトレーニングする StableRep と呼ばれる新しいテクノロジーを提案しています。StableRep は、学習プロセスを改善するために「複数の「ポジティブ コントラスト学習法」を使用して、数百万枚のラベル付き合成画像を使用してトレーニングされます。そしてそれをオープンソースのテキストから画像へのモデルに適用する StableDiffusion-⚙️StableRep は ImageNet 分類で大きな成果を達成しましたが、画像の生成が遅く、テキスト プロンプトと生成された画像の両方で時間がかかります。セマンティックな不一致があります。それらの間の。ウェブマスター ホーム (ChinaZ.com) 11 月 28 日のニュース: MIT と Google の研究者

2023-11-29 コメント 0  984

記事の紹介：最近では、拡散モデルが GAN モデルや自己回帰モデルを上回り、その優れたパフォーマンスにより生成モデルの主流の選択肢となっています。拡散モデル (SD、SDXL、Midjourney、Imagen など) に基づくテキストから画像への生成モデルは、高品質の画像を生成する驚くべき能力を実証しています。通常、これらのモデルは、既存のハードウェア上で効率的な処理と正確なモデル トレーニングを保証するために、特定の解像度でトレーニングされます。図 1: SDXL1.0 で 2048×2048 画像を生成するためのさまざまな方法の比較。 [1] これらの拡散モデルでは、パターンの重複や重大なアーチファクトが頻繁に発生します。たとえば、図 1 の左端に示されています。これらの問題は、トレーニングの解決策を超えて特に深刻です。

2024-04-08 コメント 0  1301

記事の紹介：Google DeepMindは12月15日、「FunSearch」と呼ばれるモデルトレーニング手法を発表した。このモデルは、「上位レベルの問題」や「ビンパッキング問題」を含む一連の「数学とコンピュータサイエンスが絡む複雑な問題」を解くことができるとされており、書き換えが必要な内容は以下の通りである ▲画像出典 Google DeepMind （以下同じ） FunSearch のモデルトレーニング手法には、AI モデルが出力する創造的な問題解決手法を評価するために使用される「評価者」と呼ばれるシステムが導入されていると報告されています。この手法は反復を繰り返すことで、より強力な数学的能力を備えた AI モデルをトレーニングできます。GoogleDeepMind はテストに PaLM2 モデルを使用しました。研究者は専用のコード プールを確立し、コードをモデルとして使用しました。

2023-12-15 コメント 0  844

記事の紹介：機械学習は、明示的にプログラムせずにコンピューターにデータから学習させる方法です。アルゴリズムを使用してデータのパターンを分析および解釈し、人間の介入なしに予測や決定を行います。機械学習の概念を理解するには、アルゴリズム、トレーニング、モデル、係数などの基本概念を習得する必要があります。機械学習を通じて、コンピューターは大量のデータから学習し、パフォーマンスと精度を向上させることができます。この手法は、自然言語処理、画像認識、データ分析などの多くの分野で広く使用されています。機械学習の知識を習得すると、より多くの機会と課題が得られます。アルゴリズム 機械学習におけるアルゴリズムは、問題を解決したり特定のタスクを達成したりするために使用される一連の命令または手順です。期待を達成するための段階的なプロセスです

2024-01-22 コメント 0  871

記事の紹介：C# で画像圧縮アルゴリズムを実装する方法 概要: 画像圧縮は、画像処理の分野における重要な研究方向です。この記事では、C# で画像圧縮を実装するためのアルゴリズムを紹介し、対応するコード例を示します。はじめに: デジタル画像の普及に伴い、画像圧縮は画像処理の重要な部分になりました。圧縮すると、ストレージ容量と送信帯域幅が削減され、画像処理の効率が向上します。 C# 言語では、さまざまな画像圧縮アルゴリズムを使用して画像を圧縮できます。この記事では、2 つの一般的な画像圧縮アルゴリズムを紹介します。

2023-09-19 コメント 0  1042

記事の紹介：C++ で画像処理アルゴリズムを使用する方法: 実践的なヒントとコード例 はじめに: 画像処理は、コンピューター科学および工学の分野における重要な研究方向の 1 つであり、主に画像の取得、処理、分析が含まれます。 C++ は、強力で広く使用されているプログラミング言語として、画像処理アルゴリズムの実装に広く使用されています。この記事では、C++ で画像処理アルゴリズムを使用する方法を紹介し、読者がこれらのアルゴリズムをよりよく理解して適用できるように、具体的なコード例を示します。 1. 画像の読み取りと保存 画像処理の前に、最初のステップとして画像を読み取ります。

2023-09-19 コメント 0  980

記事の紹介：コンピュータ技術が急速に発展した今日、画像処理技術はさまざまな分野で重要な役割を果たしています。画像処理の多くのアプリケーションにおいて、画像フィルタリング アルゴリズムは不可欠な部分です。ただし、画像の次元性と複雑さにより、画像フィルタリング アルゴリズムの速度が課題となってきました。この記事では、C++ 開発における画像フィルタリング アルゴリズムの速度を最適化する方法について説明します。まず、画像フィルタリング アルゴリズムを最適化するには、アルゴリズムを合理的に選択することが最初のステップです。一般的な画像フィルタリング アルゴリズムには、平均値フィルタリング、メディアン フィルタリング、ガウス フィルタリングなどが含まれます。アルゴリズムを選択するとき

2023-08-22 コメント 0  1101

記事の紹介：ジェスチャ認識は、コンピュータ ビジョンの分野における重要な研究分野です。その目的は、ビデオ ストリームまたは画像シーケンス内の人間の手の動きを解析することによって、ジェスチャーの意味を判断することです。ジェスチャ認識は、ジェスチャ制御のスマート ホーム、仮想現実とゲーム、セキュリティ監視などの分野など、幅広い用途に利用できます。この記事では、ジェスチャ認識モデルで使用されるアルゴリズムと原理を紹介し、Python を使用して簡単なジェスチャ認識トレーニング モデルを作成します。ジェスチャ認識モデルで使用されるアルゴリズムと原則 ジェスチャ認識モデルで使用されるアルゴリズムと原則は、深層学習に基づくモデル、従来の機械学習モデル、ルールベースの手法、従来の画像処理手法など、多岐にわたります。以下にその原理と特徴を紹介します。 1. 深層学習に基づいた深層学習のモデル化

2024-01-24 コメント 0  1117

記事の紹介：C++ 開発における画像処理アルゴリズムの効果を最適化する方法 概要: 画像処理は、コンピューター サイエンスとビジョン テクノロジにおいて重要な位置を占めています。 C++ 開発では、画像処理アルゴリズムを最適化すると、画像処理の効果とパフォーマンスが向上します。この記事では、開発者が画像処理アルゴリズムの効果を向上させるのに役立つ、アルゴリズムの最適化、並列化、ハードウェア アクセラレーションなどのいくつかの最適化テクニックを紹介します。はじめに: 現代の科学技術の発展において、画像処理は医療画像、コンピューター ビジョン、人工知能などの多くの分野で重要な役割を果たしています。そしてC++は高度なものとして

2023-08-22 コメント 0  1269

記事の紹介：画像処理のデータ構造とアルゴリズムを最適化すると、効率が向上します。次の最適化方法: 画像の鮮明化: コンボリューション カーネルを使用して細部を強調します。画像検索: ハッシュ テーブルを使用して画像を迅速に取得します。画像の同時処理: キューを使用して画像タスクを並行して処理します。

2024-05-08 コメント 0  1043

記事の紹介：Golang 開発: 効率的な画像処理アルゴリズムの実装 はじめに: デジタル画像の普及に伴い、画像処理は重要な研究分野になりました。画像処理アルゴリズムの要件において、重要な指標は処理速度です。この記事では、Golang を使用して効率的な画像処理アルゴリズムを開発する方法と、具体的なコード例を紹介します。 1. Golang の利点 Golang は Google によって開発されたプログラミング言語であり、高性能でスケーラブルなアプリケーションを構築するように設計されています。他と比べて

2023-09-20 コメント 0  986

記事の紹介：Golang は、ネットワーク プログラミング、分散システム、クラウド コンピューティングなどの分野で広く使用されている効率的なプログラミング言語です。グラフィックスおよび画像アルゴリズムの分野でも、Golang の同時実行性と高いパフォーマンスは大きな利点を発揮します。ただし、アルゴリズムが複雑になるにつれて、アルゴリズムのキャッシュがますます重要になります。この記事では、Golang で効率的なグラフィックスと画像アルゴリズムのキャッシュ メカニズムを実装する方法について説明します。 1. キャッシュの概念と原理 キャッシュ（Cache）は、計算結果を保存するために使用される高速なメモリです。システムが必要とする場合

2023-06-20 コメント 0  1228

記事の紹介：C++ で画像処理およびコンピュータ ビジョン アルゴリズムを最適化する方法 画像処理およびコンピュータ ビジョン アプリケーションの人気が高まるにつれて、効率的なアルゴリズムの必要性が高まっています。このガイドでは、C++ で画像処理およびコンピューター ビジョン アルゴリズムを最適化する効果的な方法を検討し、実際にこれらのテクニックを実証する実践的な例を提供します。ビット操作と SIMD ビット操作と単一命令複数データ (SIMD) 命令により、実行時間を大幅に短縮できます。 C++ の bitset クラスにより、ビット操作の高速処理が可能になり、また、組み込み関数とコンパイラの最適化により、SIMD 命令で複数のデータ要素を一度に処理できるようになります。実際のケース: 画像の 2 値化 // 高速な画像 2 値化ビットには bitset クラスを使用します

2024-06-01 コメント 0  1044

記事の紹介：C++ 開発で画像圧縮アルゴリズムの速度を最適化する方法 概要: 画像圧縮は、多くのコンピューター ビジョンや画像処理アプリケーションで広く使用されているテクノロジの 1 つです。この記事では、C++ 開発における画像圧縮アルゴリズムの実行速度を向上させる方法に焦点を当てます。まず、画像圧縮の原理と一般的に使用される圧縮アルゴリズムを紹介し、次に並列コンピューティング、ベクトル化、メモリ調整、アルゴリズム最適化などのいくつかの最適化手法を詳細に説明します。最後に、これらの最適化手法の有効性を実験によって検証し、いくつかの実践例とアプリケーションの提案を提供します。必要不可欠なもの

2023-08-22 コメント 0  1622

記事の紹介：編集者 | Zi Luo 分子特性の予測を容易にするためには、創薬分野で効果的な分子特徴表現を学ぶことが非常に重要です。最近では、自己教師あり学習手法を使用してグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) を事前トレーニングすることで、データ不足という課題を克服しています。しかし、自己教師あり学習に基づく現在の方法には、明確な自己教師あり学習戦略の欠如と GNN の機能の制限という 2 つの主な問題があります。最近、清華大学、西湖大学、志江研究所の研究チームが提案しました。知識ガイド付きグラフ Transformer 事前トレーニング (Knowledge-guidedPre-trainingofGraphTransformer、KPGT)、大幅に強化された分析を使用する自己教師あり学習フレームワーク

2023-11-23 コメント 0  1297

記事の紹介：Golang を使用して画像からトレーニングおよび特徴を抽出する方法 はじめに: コンピューター ビジョンの分野では、画像からのトレーニングと特徴抽出は非常に重要なタスクです。モデルをトレーニングすることにより、画像を識別および分類できると同時に、画像検索や類似度計算などのアプリケーションのために画像の特徴を抽出することができます。 Golang は効率的で簡潔なプログラミング言語です。この記事では、Golang を使用して画像から特徴をトレーニングし抽出する方法を紹介します。必要なライブラリのインストール 始める前に、必要なライブラリをいくつかインストールする必要があります。まずはアンさん

2023-08-27 コメント 0  1516

記事の紹介：Eigenface アルゴリズムは一般的な顔認識方法です。このアルゴリズムは、主成分分析を使用してトレーニング セットから顔の主な特徴を抽出し、特徴ベクトルを形成します。認識対象の顔画像も特徴ベクトルに変換され、トレーニングセット内の各特徴ベクトル間の距離を計算することで顔認識が行われます。このアルゴリズムの中心的な考え方は、既知の顔との類似性を比較することによって、認識される顔の身元を決定することです。トレーニング セットの主成分を分析することで、アルゴリズムは顔の特徴を最もよく表すベクトルを抽出できるため、認識の精度が向上します。固有顔アルゴリズムはシンプルで効率的であるため、顔認識分野における固有顔アルゴリズムの手順は次のとおりです: 1. 顔画像データ セットを収集する 固有顔アルゴリズムでは、トレーニング セットとして複数の顔画像を含むデータ セットが必要です。

2024-01-22 コメント 0  638