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  912

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  1398

記事の紹介：専門的な PHP アルゴリズムのトレーニングはありません。PHP トレーニング機関で教えられる内容は、Web サイトの構築に関するものです。もちろん、並べ替えや二分探索などのアルゴリズムも含まれますが、焦点はアルゴリズムではありません。アルゴリズムを学びたい場合は、自分で学ぶ必要があります。

2020-02-24 コメント 0  1873

記事の紹介：PimEyes で自分の写真を検索すると、自分や自分に似ている人の写真がたくさん表示されます。ただし、このツールがアルゴリズムをトレーニングする場合、ユーザーが許可した写真は使用されず、ネットワーク全体のさまざまなプラットフォームからの写真に基づいて顔認識が実行されます。そのため、写真が認識されると、多くの場合、検索結果には多くの Web サイトからのビデオのスクリーンショットが表示されます。それだけでなく、このウェブサイトはアルゴリズムをトレーニングするために死者の写真を盗んでいたことも明らかになりました。誰も救われず、亡くなった人もいますが、インターネット上ではまだ生きています。 CherScarlett はソフトウェア エンジニア兼ライターです。最近、彼女は突然、母親、ずっと前に亡くなった曾曾祖母、そして18年に亡くなった妹の写真がすべて雑誌に掲載されていることを発見しました。

2023-04-15 コメント 0  1211

記事の紹介：インターネットとビッグデータ時代の到来により、機械学習はコンピューター分野の重要な分野になりました。人気のある Web 開発言語として、PHP も例外ではありません。 PHP では、一般的な機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワーク トレーニング ライブラリが多数利用可能です。この記事では、PHP で機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワーク トレーニングを実装する方法を紹介します。 1. 機械学習とは何ですか?機械学習とは、コンピューターが明示的なプログラミング命令なしで自律的な決定とアクションを行うことを学習することを意味します。機械学習には以下が含まれます

2023-05-21 コメント 0  1286

記事の紹介：この記事では主に Python グラフ アルゴリズムを紹介し、Python データ構造とアルゴリズムにおけるグラフ アルゴリズムの実装テクニックをサンプルの形式で詳細に分析します。必要な方は以下を参照してください。

2017-02-25 コメント 0  1771

記事の紹介：誤差逆伝播は、一般的に使用される機械学習アルゴリズムであり、ニューラル ネットワークのトレーニング、特に画像認識の分野で広く使用されています。この記事では、このアルゴリズムの画像認識への応用、原理、例を紹介します。 1. 誤差逆伝播アルゴリズムの適用 画像認識は、コンピュータ プログラムを使用して数値や画像を分析、処理、理解し、そこに含まれる情報や特徴を識別する方法です。画像認識では、誤差逆伝播アルゴリズムが広く使用されています。このアルゴリズムは、ニューラル ネットワークをトレーニングすることで認識タスクを実現します。ニューラル ネットワークは、人間の脳内のニューロン間の相互作用をシミュレートする計算モデルであり、複雑な入力データを効率的に処理および分類できます。ニューラル ネットワークの重みとバイアスを継続的に調整することにより、誤差逆伝播アルゴリズムにより、ニューラル ネットワークが徐々に学習し、認識能力を向上させることができます。

2024-01-22 コメント 0  792

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  834

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  1246

記事の紹介：JavaScriptカルーセルチャートアルゴリズム

2016-12-09 コメント 0  1350

記事の紹介：この記事では、主に JavaScript のデータ構造とアルゴリズム、グラフとグラフ アルゴリズムについて説明します。この記事では、有向グラフ、順序なしグラフ、単純なグラフ、グラフ トラバーサルなどについて説明します。必要な方は参考にしてください。

2016-05-16 コメント 0  1389

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  1193

記事の紹介：この記事では、主に opencv に基づく Python の画像圧縮アルゴリズムを紹介し、画像圧縮に opencv を使用する際の一般的な操作テクニックと注意事項を例の形式で分析します。

2018-05-03 コメント 0  2972

記事の紹介：C++ は、グラフ理論アルゴリズムを含むさまざまなアルゴリズムの実装に使用できる強力なプログラミング言語です。この記事では、いくつかの一般的なグラフ理論アルゴリズムと C++ でのそれらの実装方法を紹介します。最短パス アルゴリズム 最短パス アルゴリズムは、グラフ理論の最も基本的なアルゴリズムの 1 つです。 C++ では、最も一般的に使用される最短パス アルゴリズムには、ダイクストラのアルゴリズム、フロイドのアルゴリズム、およびベルマン フォード アルゴリズムが含まれます。ダイクストラのアルゴリズムは単一ソースの最短経路アルゴリズムであり、その基本的な考え方は貪欲なアルゴリズムを使用することです。

2023-08-22 コメント 0  1280

記事の紹介：高速画像検索アルゴリズムとそのPHP実装方法 デジタル画像の普及に伴い、画像検索技術への注目が高まっています。高速画像検索アルゴリズムは、大量の画像データの中からクエリ画像に類似した画像を迅速に見つけることができる画像検索における重要な手法です。この記事では、PHPによる高速画像検索アルゴリズムとその実装方法を紹介します。 1. 高速画像検索アルゴリズムの原理 高速画像検索アルゴリズムの基本的な考え方は、画像を特徴ベクトルに変換し、特徴ベクトル間の類似度を計算してクエリ画像を見つけることです。

2023-06-22 コメント 0  1400

記事の紹介：C++ でのグラフ検索アルゴリズムの使用方法 グラフ検索アルゴリズムは、グラフ構造内のパスの検索、ノードのトラバース、またはその他のグラフ関連の問題の解決に一般的に使用されるアルゴリズムです。 C++ では、深さ優先検索 (DFS)、幅優先検索 (BFS)、ダイクストラ アルゴリズム、A* アルゴリズムなど、グラフ検索アルゴリズムの実装が多数あります。この記事では、C++ でのグラフ検索アルゴリズムの使用方法と具体的なコード例を紹介します。 1. 深さ優先検索 (DFS) 深さ優先検索は古典的な画像検索です。

2023-09-19 コメント 0  1156

記事の紹介：この記事では主に JavaScript で実装された画像ぼかしアルゴリズムのコード共有を紹介します。必要な方は参考にしてください。

2016-05-16 コメント 0  1626

記事の紹介：コーディング面接の準備をしている場合でも、問題解決スキルを磨きたい場合でも、アルゴリズムを練習することが JavaScript をマスターする鍵となります。アルゴリズムは上級開発者だけのものではありません。アルゴリズムは、アルゴリズムの操作方法を理解するための基礎です。

2024-08-28 コメント 0  313

記事の紹介：Java 言語による画像処理アルゴリズムの紹介 デジタル時代の到来により、画像処理はコンピューター サイエンスの重要な分野になりました。コンピューターでは、画像はデジタル形式で保存され、画像処理ではこれらの数値に対して一連のアルゴリズム操作を実行することにより、画像の品質と外観が変更されます。 Java 言語は、クロスプラットフォームのプログラミング言語として、豊富な画像処理ライブラリと強力なアルゴリズムのサポートを備えているため、多くの開発者の最初の選択肢となっています。この記事では、Java 言語で一般的に使用される画像処理アルゴリズムを紹介します。

2023-06-10 コメント 0  1456

記事の紹介：前回の記事「PHPアルゴリズム演習9：すべての偶数をすべての奇数に変換する」では、PHPですべての偶数をすべての奇数に変換する方法をご紹介しましたので、今日も引き続きPHPアルゴリズムの演習シリーズをお届けします～この記事では、PHP を使用して円の半径と中心座標を計算する方法を紹介します。

2021-08-16 コメント 0  3981