Pengenalan Artikel：Kami tahu bahawa pengkuantitian pengaktifan, pemberat dan kecerunan kepada 4-bit adalah sangat berharga untuk mempercepatkan latihan rangkaian saraf. Tetapi kaedah latihan 4-bit sedia ada memerlukan format nombor tersuai yang tidak disokong oleh perkakasan kontemporari. Dalam artikel ini, Tsinghua Zhu Jun dan yang lain mencadangkan kaedah latihan Transformer yang menggunakan algoritma INT4 untuk melaksanakan semua pendaraban matriks. Sama ada model dilatih dengan cepat atau tidak adalah berkait rapat dengan keperluan nilai pengaktifan, berat, kecerunan dan faktor lain. Latihan rangkaian saraf memerlukan jumlah pengiraan tertentu, dan menggunakan algoritma ketepatan rendah (latihan pengkuantitian penuh atau latihan FQT) dijangka meningkatkan kecekapan pengkomputeran dan ingatan. FQT menambah pengkuantiti dan nyahkuantisasi pada graf pengiraan ketepatan penuh asal dan menggantikan operasi titik terapung yang mahal dengan operasi titik terapung ketepatan rendah yang murah.

2023-07-02 komen 0  977

Pengenalan Artikel：Pengekstrakan Ciri Imej untuk Latihan SVM dalam tugas pengelasan imej OpenCVI menggunakan Mesin Vektor Sokongan (SVM), pengekstrakan ciri memainkan...

2024-12-10 komen 0  480

Pengenalan Artikel：Cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP Pengenalan: Dengan perkembangan pesat pengkomputeran awan dan teknologi data besar, permintaan untuk pemprosesan data dan latihan model semakin meningkat. Algoritma dan latihan model yang diedarkan adalah kunci untuk mencapai kecekapan, kelajuan dan kebolehskalaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. 1. Apakah yang dimaksudkan dengan latihan algoritma dan model yang diedarkan ialah teknologi yang menggunakan pelbagai mesin atau sumber pelayan untuk melaksanakan pemprosesan data dan latihan model secara serentak.

2023-09-25 komen 0  1465

Pengenalan Artikel：Sorotan: Penyelidik mencadangkan teknologi baharu yang dipanggil StableRep yang menggunakan imej yang dijana oleh kecerdasan buatan untuk melatih model imej kecerdasan buatan yang sangat terperinci StableRep dilatih dengan menggunakan berjuta-juta imej sintetik berlabel, menggunakan "berbilang "Kaedah Pembelajaran Kontras Positif" untuk meningkatkan proses pembelajaran. dan gunakannya pada model teks-ke-imej sumber terbuka StableDiffusion-⚙️Walaupun StableRep telah mencapai pencapaian ketara dalam klasifikasi ImageNet, ia adalah perlahan untuk menjana imej, dan ia adalah perlahan dalam kedua-dua gesaan teks dan imej yang dijana antara mereka. Berita Laman Utama Webmaster (ChinaZ.com) pada 28 November: Penyelidik dari MIT dan Google

2023-11-29 komen 0  997

Pengenalan Artikel：Baru-baru ini, model resapan telah mengatasi model GAN ​​dan autoregresif dan menjadi pilihan arus perdana untuk model generatif kerana prestasi cemerlangnya. Model penjanaan teks-ke-imej berdasarkan model resapan (seperti SD, SDXL, Midjourney dan Imagen) telah menunjukkan keupayaan yang menakjubkan untuk menjana imej berkualiti tinggi. Biasanya, model ini dilatih pada resolusi khusus untuk memastikan pemprosesan yang cekap dan latihan model yang tepat pada perkakasan sedia ada. Rajah 1: Perbandingan menggunakan kaedah berbeza untuk menjana imej 2048×2048 di bawah SDXL1.0. [1] Dalam model resapan ini, pertindihan corak dan artifak teruk sering berlaku. Sebagai contoh, ia ditunjukkan di sebelah kiri paling kiri Rajah 1. Masalah ini amat akut di luar penyelesaian latihan.

2024-04-08 komen 0  1313

Pengenalan Artikel：Google DeepMind mengumumkan kaedah latihan model yang dipanggil "FunSearch" pada 15 Disember. Dikatakan bahawa model ini boleh menyelesaikan satu siri "masalah kompleks yang melibatkan matematik dan sains komputer", termasuk "masalah peringkat atasan" dan "masalah pembungkusan tong sampah". Kandungan yang perlu ditulis semula ialah: ▲Sumber imej Google DeepMind (sama di bawah) FunSearch Kaedah latihan model dilaporkan telah memperkenalkan sistem yang dipanggil "penilai", yang digunakan untuk menilai kaedah penyelesaian masalah kreatif yang dikeluarkan oleh model AI. Melalui lelaran berulang, kaedah ini boleh melatih model AI dengan keupayaan matematik yang lebih kukuh GoogleDeepMind menggunakan model PaLM2 untuk ujian Para penyelidik mewujudkan kumpulan kod khusus dan menggunakan kod sebagai model.

2023-12-15 komen 0  852

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin ialah kaedah untuk membenarkan komputer belajar daripada data tanpa diprogramkan secara eksplisit. Ia menggunakan algoritma untuk menganalisis dan mentafsir corak dalam data dan kemudian membuat ramalan atau keputusan tanpa campur tangan manusia. Memahami konsep pembelajaran mesin memerlukan penguasaan konsep asas seperti algoritma, latihan, model dan pekali. Melalui pembelajaran mesin, komputer boleh belajar daripada sejumlah besar data untuk meningkatkan prestasi dan ketepatannya. Kaedah ini telah digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman imej dan analisis data. Menguasai pengetahuan pembelajaran mesin akan memberikan kita lebih banyak peluang dan cabaran. Algoritma Algoritma dalam pembelajaran mesin ialah satu set arahan atau prosedur yang digunakan untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tugas tertentu. Ia adalah proses langkah demi langkah yang membantu mencapai jangkaan

2024-01-22 komen 0  882

Pengenalan Artikel：Cara melaksanakan algoritma pemampatan imej dalam C# Ringkasan: Pemampatan imej ialah hala tuju penyelidikan yang penting dalam bidang pemprosesan imej Artikel ini akan memperkenalkan algoritma untuk melaksanakan pemampatan imej dalam C# dan memberikan contoh kod yang sepadan. Pengenalan: Dengan aplikasi imej digital yang meluas, pemampatan imej telah menjadi bahagian penting dalam pemprosesan imej. Mampatan boleh mengurangkan ruang storan dan lebar jalur penghantaran, dan meningkatkan kecekapan pemprosesan imej. Dalam bahasa C#, kita boleh memampatkan imej dengan menggunakan pelbagai algoritma pemampatan imej. Artikel ini akan memperkenalkan dua algoritma pemampatan imej biasa:

2023-09-19 komen 0  1067

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan algoritma pemprosesan imej dalam C++: Petua praktikal dan contoh kod Pengenalan: Pemprosesan imej adalah salah satu hala tuju penyelidikan yang penting dalam bidang sains komputer dan kejuruteraan Ia terutamanya melibatkan pemerolehan, pemprosesan dan analisis imej. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dan digunakan secara meluas, C++ digunakan secara meluas untuk melaksanakan algoritma pemprosesan imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan algoritma pemprosesan imej dalam C++ dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan algoritma ini dengan lebih baik. 1. Membaca dan Menyimpan Imej Sebelum pemprosesan imej, langkah pertama ialah membaca

2023-09-19 komen 0  988

Pengenalan Artikel：Dalam era perkembangan pesat teknologi komputer hari ini, teknologi pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Dalam banyak aplikasi pemprosesan imej, algoritma penapisan imej adalah bahagian yang sangat diperlukan. Walau bagaimanapun, kelajuan algoritma penapisan imej telah menjadi satu cabaran kerana dimensi dan kerumitan imej. Artikel ini akan meneroka cara mengoptimumkan kelajuan algoritma penapisan imej dalam pembangunan C++. Pertama sekali, untuk pengoptimuman algoritma penapisan imej, pemilihan algoritma yang munasabah adalah langkah pertama. Algoritma penapisan imej biasa termasuk penapisan min, penapisan median, penapisan Gaussian, dsb. Apabila memilih algoritma

2023-08-22 komen 0  1112

Pengenalan Artikel：Pengecaman gerak isyarat adalah bidang penyelidikan penting dalam bidang penglihatan komputer. Tujuannya adalah untuk menentukan maksud gerak isyarat dengan menghuraikan pergerakan tangan manusia dalam aliran video atau jujukan imej. Pengecaman gerak isyarat mempunyai pelbagai aplikasi, seperti rumah pintar dikawal gerak isyarat, realiti maya dan permainan, pemantauan keselamatan dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan algoritma dan prinsip yang digunakan dalam model pengecaman gerak isyarat, dan menggunakan Python untuk mencipta model latihan pengecaman gerak isyarat yang mudah. Algoritma dan prinsip yang digunakan oleh model pengecaman gerak isyarat Algoritma dan prinsip yang digunakan oleh model pengecaman gerak isyarat adalah pelbagai, termasuk model berdasarkan pembelajaran mendalam, model pembelajaran mesin tradisional, kaedah berasaskan peraturan dan kaedah pemprosesan imej tradisional. Prinsip dan ciri kaedah ini akan diperkenalkan di bawah. 1. Model pembelajaran mendalam berdasarkan pembelajaran mendalam

2024-01-24 komen 0  1163

Pengenalan Artikel：Cara mengoptimumkan kesan algoritma pemprosesan imej dalam pembangunan C++ Ringkasan: Pemprosesan imej menduduki kedudukan penting dalam sains komputer dan teknologi penglihatan. Dalam pembangunan C++, mengoptimumkan algoritma pemprosesan imej boleh meningkatkan kesan dan prestasi pemprosesan imej. Artikel ini memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman, termasuk pengoptimuman algoritma, penyejajaran dan pecutan perkakasan, untuk membantu pembangun meningkatkan kesan algoritma pemprosesan imej. Pengenalan: Dalam pembangunan sains dan teknologi moden, pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, penglihatan komputer, kecerdasan buatan, dsb. Dan C++ sebagai tinggi

2023-08-22 komen 0  1280

Pengenalan Artikel：Mengoptimumkan struktur data dan algoritma dalam pemprosesan imej boleh meningkatkan kecekapan. Kaedah pengoptimuman berikut: Penajaman imej: Gunakan kernel lilitan untuk meningkatkan butiran. Carian imej: Gunakan jadual cincang untuk mendapatkan semula imej dengan cepat. Pemprosesan serentak imej: gunakan baris gilir untuk memproses tugas imej secara selari.

2024-05-08 komen 0  1047

Pengenalan Artikel：Pembangunan Golang: Melaksanakan algoritma pemprosesan imej yang cekap Pengenalan: Dengan aplikasi imej digital yang meluas, pemprosesan imej telah menjadi bidang penyelidikan yang penting. Untuk keperluan algoritma pemprosesan imej, penunjuk penting ialah kelajuan pemprosesan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk membangunkan algoritma pemprosesan imej yang cekap dan menyediakan contoh kod khusus. 1. Kelebihan Golang Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang dibangunkan oleh Google dan direka bentuk untuk membina aplikasi berprestasi tinggi dan berskala. berbanding yang lain

2023-09-20 komen 0  996

Pengenalan Artikel：Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap yang digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan rangkaian, sistem teragih, pengkomputeran awan dan bidang lain. Dalam bidang grafik dan algoritma imej, keselarasan dan prestasi tinggi Golang juga boleh memberikan kelebihan yang besar. Walau bagaimanapun, apabila kerumitan algoritma meningkat, caching algoritma menjadi lebih penting. Artikel ini akan menerangkan cara melaksanakan mekanisme caching algoritma grafik dan imej yang cekap di Golang. 1. Konsep dan prinsip cache Cache (Cache) ialah memori berkelajuan tinggi yang digunakan untuk menyimpan hasil pengiraan. Apabila sistem memerlukan a

2023-06-20 komen 0  1235

Pengenalan Artikel：Cara Mengoptimumkan Pemprosesan Imej dan Algoritma Penglihatan Komputer dalam C++ Apabila pemprosesan imej dan aplikasi penglihatan komputer menjadi lebih popular, keperluan untuk algoritma yang cekap semakin meningkat. Panduan ini akan meneroka cara yang berkesan untuk mengoptimumkan pemprosesan imej dan algoritma penglihatan komputer dalam C++ dan memberikan contoh praktikal untuk menunjukkan teknik ini dalam tindakan. Operasi Bit dan operasi Bit SIMD dan arahan Single Instruction Multiple Data (SIMD) boleh mengurangkan masa pelaksanaan dengan ketara. Kelas bitset dalam C++ membolehkan pemprosesan pantas operasi bit, manakala intrinsik dan pengoptimuman pengkompil membolehkan arahan SIMD memproses berbilang elemen data sekaligus. Kes praktikal: perduaan imej //Gunakan kelas set bit untuk bit perduaan imej pantas

2024-06-01 komen 0  1060

Pengenalan Artikel：Cara Mengoptimumkan Kelajuan Algoritma Pemampatan Imej dalam Pembangunan C++ Ringkasan: Pemampatan imej ialah salah satu teknologi yang digunakan secara meluas dalam banyak aplikasi penglihatan komputer dan pemprosesan imej. Artikel ini akan menumpukan pada cara untuk meningkatkan kelajuan berjalan algoritma pemampatan imej dalam pembangunan C++. Pertama, prinsip pemampatan imej dan algoritma pemampatan yang biasa digunakan diperkenalkan, dan kemudian beberapa teknik pengoptimuman diterangkan secara terperinci, seperti pengkomputeran selari, vektorisasi, penjajaran memori dan pengoptimuman algoritma. Akhir sekali, keberkesanan teknik pengoptimuman ini disahkan melalui eksperimen, dan beberapa kes praktikal serta cadangan aplikasi disediakan. kunci

2023-08-22 komen 0  1631

Pengenalan Artikel：Editor |. Zi Luo Untuk memudahkan ramalan sifat molekul, adalah penting untuk mempelajari perwakilan ciri molekul yang berkesan dalam bidang penemuan dadah. Baru-baru ini, orang ramai telah mengatasi cabaran kekurangan data dengan pra-latihan rangkaian saraf graf (GNN) menggunakan teknik pembelajaran yang diselia sendiri. Walau bagaimanapun, terdapat dua masalah utama dengan kaedah semasa berdasarkan pembelajaran penyeliaan kendiri: kekurangan strategi pembelajaran penyeliaan kendiri yang jelas dan keupayaan terhad GNN Baru-baru ini, pasukan penyelidik dari Universiti Tsinghua, Universiti Tasik Barat dan Makmal Zhijiang telah mencadangkan graf berpandu pengetahuan.

2023-11-23 komen 0  1308

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan Golang untuk melatih dan mengekstrak ciri daripada imej Pengenalan: Dalam bidang penglihatan komputer, latihan dan pengekstrakan ciri daripada imej adalah tugas yang sangat penting. Dengan melatih model, kami boleh mengenal pasti dan mengklasifikasikan imej, dan pada masa yang sama mengekstrak ciri imej untuk aplikasi seperti pengambilan imej dan pengiraan persamaan. Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap dan ringkas Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melatih dan mengekstrak ciri daripada imej. Memasang Perpustakaan yang Diperlukan Sebelum kita mula, kita perlu memasang beberapa perpustakaan yang diperlukan. Pertama sekali, Ann

2023-08-27 komen 0  1541

Pengenalan Artikel：Algoritma Eigenface ialah kaedah pengecaman muka biasa. Algoritma ini menggunakan analisis komponen utama untuk mengekstrak ciri utama muka daripada set latihan untuk membentuk vektor ciri. Imej muka yang akan dikenali juga akan ditukar menjadi vektor ciri, dan pengecaman muka dilakukan dengan mengira jarak antara setiap vektor ciri dalam set latihan. Idea teras algoritma ini adalah untuk menentukan identiti wajah yang akan dikenali dengan membandingkan persamaannya dengan wajah yang diketahui. Dengan menganalisis komponen utama set latihan, algoritma boleh mengekstrak vektor yang paling mewakili ciri muka, dengan itu meningkatkan ketepatan pengecaman. Algoritma eigenface adalah mudah dan cekap, maka langkah-langkah algoritma eigenface dalam bidang pengecaman muka adalah seperti berikut: 1. Mengumpul set data imej muka Algoritma eigenface memerlukan set data yang mengandungi beberapa imej muka sebagai set latihan.

2024-01-22 komen 0  648