기사 소개：우리는 활성화, 가중치 및 기울기를 4비트로 양자화하는 것이 신경망 훈련 속도를 높이는 데 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 기존 4비트 훈련 방법에는 최신 하드웨어에서 지원하지 않는 사용자 정의 숫자 형식이 필요합니다. 이 기사에서 Tsinghua Zhu Jun 등은 INT4 알고리즘을 사용하여 모든 행렬 곱셈을 구현하는 Transformer 훈련 방법을 제안했습니다. 모델이 빠르게 훈련되는지 여부는 활성화 값, 가중치, 기울기 및 기타 요인의 요구 사항과 밀접한 관련이 있습니다. 신경망 훈련에는 일정량의 계산이 필요하며, 정밀도가 낮은 알고리즘(전체 양자화 훈련 또는 FQT 훈련)을 사용하면 컴퓨팅 및 메모리 효율성이 향상될 것으로 예상됩니다. FQT는 원래의 완전 정밀도 계산 그래프에 양자화기와 역양자화기를 추가하고 값비싼 부동 소수점 연산을 저렴한 저정밀 부동 소수점 연산으로 대체합니다.

2023-07-02 논평 0  977

기사 소개：SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 OpenCVIn 이미지 분류 작업에서 SVM 훈련을 위한 이미지 특징 추출, 특징 추출은 다음과 같은 역할을 합니다.

2024-12-10 논평 0  480

기사 소개：PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법 소개: 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 처리 및 모델 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 분산 알고리즘과 모델 교육은 효율성, 속도, 확장성을 달성하는 데 핵심입니다. 이 문서에서는 PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 분산 알고리즘과 모델 학습이란 무엇입니까? 분산 알고리즘과 모델 학습은 여러 머신이나 서버 리소스를 사용하여 데이터 처리와 모델 학습을 동시에 수행하는 기술입니다.

2023-09-25 논평 0  1465

기사 소개：하이라이트: 연구원들은 인공 지능이 생성한 이미지를 사용하여 매우 상세한 인공 지능 이미지 모델을 훈련하는 StableRep라는 새로운 기술을 제안합니다. StableRep은 학습 프로세스를 개선하기 위해 "다중 "양성 대비 학습 방법"을 사용하여 수백만 개의 레이블이 지정된 합성 이미지를 사용하여 훈련됩니다. 오픈 소스 텍스트-이미지 모델 StableDiffusion에 적용-⚙️StableRep은 ImageNet 분류에서 상당한 성과를 거두었지만 이미지 생성 속도가 느리고 텍스트 프롬프트와 생성된 이미지 모두에서 느립니다. 그들 사이에. 웹마스터 홈(ChinaZ.com) 11월 28일 뉴스: MIT와 Google 연구원

2023-11-29 논평 0  997

기사 소개：최근에는 확산 모델이 GAN 및 자기회귀 모델을 능가하고 뛰어난 성능으로 인해 생성 모델의 주류 선택이 되었습니다. 확산 모델(예: SD, SDXL, Midjourney 및 Imagen)을 기반으로 하는 텍스트-이미지 생성 모델은 고품질 이미지를 생성하는 놀라운 능력을 보여주었습니다. 일반적으로 이러한 모델은 기존 하드웨어에서 효율적인 처리와 정확한 모델 교육을 보장하기 위해 특정 해상도로 교육됩니다. 그림 1: SDXL1.0에서 2048×2048 이미지를 생성하기 위해 다양한 방법을 사용한 비교. [1] 이러한 확산 모델에서는 패턴 복제와 심각한 아티팩트가 자주 발생합니다. 예를 들어 그림 1의 맨 왼쪽에 나와 있습니다. 이러한 문제는 훈련 해결 범위를 넘어 특히 심각합니다.

2024-04-08 논평 0  1313

기사 소개：구글 딥마인드는 지난 12월 15일 'FunSearch'라는 모델 훈련 방법을 발표했다. 이 모델은 '상위 문제', '빈 패킹 문제' 등 일련의 '수학과 컴퓨터 과학이 관련된 복잡한 문제'를 해결할 수 있다고 합니다. 다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. ▲이미지 출처 Google DeepMind (이하 동일) FunSearch 모델 훈련 방법에는 AI 모델이 출력하는 창의적인 문제 해결 방법을 평가하는 데 사용되는 '평가자'라는 시스템이 도입된 것으로 알려졌다. 이 방법은 반복적인 반복을 통해 더 강력한 수학적 능력을 갖춘 AI 모델을 훈련할 수 있으며, GoogleDeepMind는 PaLM2 모델을 테스트에 사용했으며 코드를 모델로 사용했습니다.

2023-12-15 논평 0  852

기사 소개：머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 방법입니다. 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 분석하고 해석한 다음 사람의 개입 없이 예측이나 결정을 내립니다. 머신러닝의 개념을 이해하려면 알고리즘, 훈련, 모델, 계수 등의 기본 개념을 숙지해야 합니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터는 대량의 데이터로부터 학습하여 성능과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이 방법은 자연어 처리, 이미지 인식, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 머신러닝 지식을 습득하면 더 많은 기회와 도전이 제공될 것입니다. 알고리즘 기계 학습의 알고리즘은 문제를 해결하거나 특정 작업을 달성하는 데 사용되는 일련의 지침 또는 절차입니다. 기대치를 달성하는 데 도움이 되는 단계별 프로세스입니다.

2024-01-22 논평 0  882

기사 소개：C#에서 이미지 압축 알고리즘을 구현하는 방법 요약: 이미지 압축은 이미지 처리 분야에서 중요한 연구 방향입니다. 이 기사에서는 C#에서 이미지 압축을 구현하는 알고리즘을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 소개: 디지털 이미지가 널리 적용되면서 이미지 압축은 이미지 처리에서 중요한 부분이 되었습니다. 압축은 저장 공간과 전송 대역폭을 줄이고 이미지 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. C# 언어에서는 다양한 이미지 압축 알고리즘을 사용하여 이미지를 압축할 수 있습니다. 이 기사에서는 두 가지 일반적인 이미지 압축 알고리즘을 소개합니다.

2023-09-19 논평 0  1067

기사 소개：C++에서 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 방법: 실용적인 팁 및 코드 예제 소개: 이미지 처리는 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 분야의 중요한 연구 방향 중 하나입니다. 주로 이미지 수집, 처리 및 분석이 포함됩니다. 강력하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 C++는 이미지 처리 알고리즘을 구현하는 데 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 C++에서 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 방법을 소개하고 독자가 이러한 알고리즘을 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 이미지 읽기 및 저장 이미지 처리 전 첫 번째 단계는 이미지를 읽는 것입니다.

2023-09-19 논평 0  988

기사 소개：오늘날 컴퓨터 기술이 급속히 발전하는 시대에 영상처리 기술은 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 많은 이미지 처리 응용 분야에서 이미지 필터링 알고리즘은 필수적인 부분입니다. 그러나 이미지 필터링 알고리즘의 속도는 이미지의 차원성과 복잡성으로 인해 해결해야 할 과제였습니다. 이 기사에서는 C++ 개발에서 이미지 필터링 알고리즘의 속도를 최적화하는 방법을 살펴보겠습니다. 우선, 영상 필터링 알고리즘의 최적화를 위해서는 합리적인 알고리즘 선택이 첫 번째 단계이다. 일반적인 이미지 필터링 알고리즘에는 평균 필터링, 중앙값 필터링, 가우스 필터링 등이 포함됩니다. 알고리즘을 선택할 때

2023-08-22 논평 0  1112

기사 소개：제스처 인식은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 연구 분야입니다. 그 목적은 비디오 스트림이나 이미지 시퀀스에서 사람의 손 움직임을 분석하여 제스처의 의미를 결정하는 것입니다. 제스처 인식은 제스처 제어 스마트 홈, 가상 현실 및 게임, 보안 모니터링 및 기타 분야와 같은 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 기사에서는 동작 인식 모델에 사용되는 알고리즘과 원리를 소개하고 Python을 사용하여 간단한 동작 인식 훈련 모델을 만듭니다. 동작 인식 모델에 사용되는 알고리즘 및 원리 동작 인식 모델에 사용되는 알고리즘 및 원리는 딥 러닝 기반 모델, 기존 기계 학습 모델, 규칙 기반 방법 및 기존 이미지 처리 방법을 포함하여 다양합니다. 이들 방법의 원리와 특징을 아래에 소개한다. 1. 딥러닝 기반의 딥러닝 모델링

2024-01-24 논평 0  1163

기사 소개：C++ 개발에서 이미지 처리 알고리즘의 효과를 최적화하는 방법 요약: 이미지 처리는 컴퓨터 과학 및 비전 기술에서 중요한 위치를 차지합니다. C++ 개발에서 이미지 처리 알고리즘을 최적화하면 이미지 처리 효과와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 개발자가 이미지 처리 알고리즘의 효과를 향상시키는 데 도움이 되는 알고리즘 최적화, 병렬화 및 하드웨어 가속을 포함한 몇 가지 최적화 기술을 소개합니다. 서론: 현대 과학기술의 발전에 있어서 영상처리는 의료영상, 컴퓨터 비전, 인공지능 등 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그리고 C++는 최고

2023-08-22 논평 0  1280

기사 소개：이미지 처리의 데이터 구조와 알고리즘을 최적화하면 효율성이 향상될 수 있습니다. 다음 최적화 방법: 이미지 선명화: 컨볼루션 커널을 사용하여 세부 사항을 향상합니다. 이미지 조회: 해시 테이블을 사용하여 이미지를 빠르게 검색합니다. 이미지 동시 처리: 대기열을 사용하여 이미지 작업을 병렬로 처리합니다.

2024-05-08 논평 0  1047

기사 소개：Golang 개발: 효율적인 이미지 처리 알고리즘 구현 서론: 디지털 이미지의 광범위한 적용으로 이미지 처리는 중요한 연구 분야가 되었습니다. 이미지 처리 알고리즘 요구 사항의 경우 중요한 지표는 처리 속도입니다. 이번 글에서는 Golang을 사용하여 효율적인 이미지 처리 알고리즘을 개발하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공하겠습니다. 1. Golang의 장점 Golang은 Google에서 개발한 프로그래밍 언어로 고성능, 확장 가능한 애플리케이션을 구축하도록 설계되었습니다. 다른 것에 비해

2023-09-20 논평 0  996

기사 소개：Golang은 네트워크 프로그래밍, 분산 시스템, 클라우드 컴퓨팅 및 기타 분야에서 널리 사용되는 효율적인 프로그래밍 언어입니다. 그래픽 및 이미지 알고리즘 분야에서도 Golang의 동시성과 고성능은 큰 장점을 발휘할 수 있습니다. 그러나 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 알고리즘의 캐싱이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 기사에서는 Golang에서 효율적인 그래픽 및 이미지 알고리즘 캐싱 메커니즘을 구현하는 방법을 설명합니다. 1. 캐시의 개념과 원리 캐시(Cache)는 계산 결과를 저장하는 데 사용되는 고속 메모리입니다. 시스템이 필요할 때

2023-06-20 논평 0  1235

기사 소개：C++에서 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 최적화하는 방법 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 애플리케이션이 대중화됨에 따라 효율적인 알고리즘에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 이 가이드에서는 C++에서 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 최적화하는 효과적인 방법을 살펴보고 이러한 기술이 실제로 작동하는 모습을 보여주는 실제 예제를 제공합니다. 비트 연산 및 SIMD 비트 연산 및 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어는 실행 시간을 크게 줄일 수 있습니다. C++의 bitset 클래스를 사용하면 비트 연산을 빠르게 처리할 수 있으며, 내장 함수 및 컴파일러 최적화를 통해 SIMD 명령어를 통해 여러 데이터 요소를 한 번에 처리할 수 있습니다. 실제 사례: 이미지 이진화 //빠른 이미지 이진화 비트를 위해 비트셋 클래스 사용

2024-06-01 논평 0  1060

기사 소개：C++ 개발에서 이미지 압축 알고리즘 속도를 최적화하는 방법 요약: 이미지 압축은 많은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 응용 프로그램에서 널리 사용되는 기술 중 하나입니다. 이 기사에서는 C++ 개발에서 이미지 압축 알고리즘을 최적화하여 실행 속도를 향상시키는 방법에 중점을 둘 것입니다. 먼저, 영상 압축의 원리와 일반적으로 사용되는 압축 알고리즘을 소개하고, 병렬 컴퓨팅, 벡터화, 메모리 정렬, 알고리즘 최적화 등 여러 가지 최적화 기술을 자세히 설명합니다. 마지막으로 실험을 통해 이러한 최적화 기법의 유효성을 검증하고, 몇 가지 실제 사례와 적용 제안을 제시한다. 필수 사항

2023-08-22 논평 0  1631

기사 소개：Editor | Zi Luo 분자 특성 예측을 용이하게 하기 위해서는 신약 개발 분야에서 효과적인 분자 특징 표현을 배우는 것이 매우 중요합니다. 최근 사람들은 자기 지도 학습 기술을 사용하여 그래프 신경망(GNN)을 사전 훈련함으로써 데이터 부족 문제를 극복했습니다. 그러나 현재 자기 지도 학습을 기반으로 하는 방법에는 두 가지 주요 문제가 있습니다. 즉, 명확한 자기 지도 학습 전략이 부족하고 GNN의 기능이 제한되어 있다는 것입니다. 최근 Tsinghua University, West Lake University 및 Zhijiang Laboratory의 연구팀이 제안했습니다. 크게 향상된 분석을 사용하는 자가 지도 학습 프레임워크인 Transformer 사전 훈련(Knowledge-guidedPre-trainingofGraphTransformer, KPGT)

2023-11-23 논평 0  1308

기사 소개：Golang을 사용하여 이미지에서 특징을 훈련하고 추출하는 방법 소개: 컴퓨터 비전 분야에서 이미지에서 훈련하고 특징을 추출하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 모델을 훈련함으로써 이미지를 식별 및 분류하는 동시에 이미지 검색 및 유사성 계산과 같은 애플리케이션을 위해 이미지의 특징을 추출할 수 있습니다. Golang은 효율적이고 간결한 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 Golang을 사용하여 이미지에서 기능을 훈련하고 추출하는 방법을 소개합니다. 필요한 라이브러리 설치 시작하기 전에 몇 가지 필수 라이브러리를 설치해야 합니다. 우선 앤은

2023-08-27 논평 0  1541

기사 소개：Eigenface 알고리즘은 일반적인 얼굴 인식 방법입니다. 이 알고리즘은 주성분 분석을 사용하여 훈련 세트에서 얼굴의 주요 특징을 추출하여 특징 벡터를 형성합니다. 인식하려는 얼굴 이미지도 특징 벡터로 변환되며, 트레이닝 세트의 각 특징 벡터 사이의 거리를 계산하여 얼굴 인식이 수행됩니다. 이 알고리즘의 핵심 아이디어는 알려진 얼굴과의 유사성을 비교하여 인식할 얼굴의 신원을 결정하는 것입니다. 훈련 세트의 주요 구성요소를 분석함으로써 알고리즘은 얼굴 특징을 가장 잘 나타내는 벡터를 추출할 수 있어 인식 정확도가 향상됩니다. 고유얼굴 알고리즘은 간단하고 효율적이므로 얼굴 인식 분야에서 고유얼굴 알고리즘의 단계는 다음과 같습니다. 1. 얼굴 이미지 데이터 세트를 수집합니다. 고유얼굴 알고리즘에는 트레이닝 세트로 여러 얼굴 이미지가 포함된 데이터 세트가 필요합니다.

2024-01-22 논평 0  648