英偉達64個A100訓練StyleGAN-T;九類生成式AI模型綜述
目錄:
- Quantum machine learning beyond kernel methods
- Wearable in- sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learning
- #Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding #Dash: Semi-##vised Learning with Dynamic Thresholding
- #Dash: Semi-#>StyleGAN-T: Unlocking the Power of GANs for Fast Large-Scale Text-to-Image Synthesis
- Open-Vocabulary Multi-Label Classification via Multi-Modal Knowledge Transfer
- ChatGPT is not all you need. A State of the Art Review of large Generative AI models
- ClimaX: A foundation model for weather and climate
- ArXiv Weekly Radiostation:NLP、CV、ML 更多精選論文(附音訊)
論文1:Quantum machine learning beyond kernel methods
- #作者:Sofiene Jerbi 等
- 論文網址:https://www.nature.com/articles/s41467-023-36159-y
##摘要:本文中, 來自奧地利因斯布魯克大學的研究團隊確定了一個建設性框架,該框架捕獲所有基於參數化量子電路的標準模型:線性量子模型。
研究人員展示了使用量子資訊理論中的工具如何將資料重新上傳電路有效地映射到量子希爾伯特空間中線性模型的更簡單圖像中。此外,根據量子位元數和需要學習的資料量來分析這些模型的實驗相關資源需求。基於經典機器學習的最新結果,證明線性量子模型必須使用比資料重新上傳模型多得多的量子位元才能解決某些學習任務,而核方法還需要多得多的資料點。
研究結果提供了對量子機器學習模型的更全面的了解,以及對不同模型與 NISQ 限制的兼容性的見解。
這項工作中研究的量子機器學習模型。
推薦:
- 超越核方法的量子機器學習,量子學習模型的統一框架。
- 論文2:Wearable in-sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learning
- 作者:Xiaosong Wu 等
#論文網址:https://www.nature.com/articles/s41467 -023-36205-9
#摘要:感測器內多任務學習不僅是生物視覺的關鍵優點,也是人工智慧的主要目標。然而,傳統的矽視覺晶片存在大量時間以及能量開銷。此外,訓練傳統的深度學習模式在邊緣設備上既不可擴展也不可負擔。
本文中,
###中科院和香港大學的研究團隊提出了一種材料演算法協同設計來模擬人類視網膜的學習範例,並且低開銷### ###。基於具有有效激子解離和貫穿空間電荷傳輸特性的瓶刷形半導體p-NDI,開發了一種基於可穿戴晶體管的動態感測器儲層計算系統,該系統在不同任務上表現出優異的可分離性、衰減記憶和回波狀態特性。 ############與憶阻有機二極體上的「讀出功能」結合,RC 可識別手寫字母和數字,並對各種服裝進行分類,準確率分別為98.04%、 88.18% 和91.76%(高於所有已報告的有機半導體)。 ######傳統半導體和 p-NDI 的光電流響應比較,以及感測器內 RC 系統的詳細半導體設計原理。
建議:低能耗低時耗,中科院 & 香港大學團隊使用新方法進行多任務學習的可穿戴感測器內儲層運算。
論文3:Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding
- 作者: Yi Xu 等
- 論文網址:https://proceedings.mlr.press/v139/xu21e/xu21e.pdf
#摘要:這篇論文創新地提出用動態閾值(dynamic threshold)的方式篩選無標籤樣本進行半監督學習(semi-supervised learning,SSL)的方法,我們改造了半監督學習的訓練框架,在訓練過程中對無標籤樣本的選擇策略進行了改進,透過動態變化的閾值來選擇更有效的無標籤樣本進行訓練。 Dash 是一個通用策略,可以輕鬆與現有的半監督學習方法整合。
實驗方面,我們在 CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10 和 SVHN 等標準資料集上充分驗證了其有效性。理論方面,論文從非凸優化的角度證明了 Dash 演算法的收斂性質。
Fixmatch 訓練框架
推薦:達摩院開源半監督學習框架Dash,刷新多項SOTA。
論文4:StyleGAN-T: Unlocking the Power of GANs for Fast Large-Scale Text-to-Image Synthesis
- #作者:Axel Sauer 等
- #論文網址:https://arxiv.org/pdf/2301.09515.pdf
摘要:擴散模型在文字到圖像生成方面是最好的嗎?不見得,英偉達等推出的新款 StyleGAN-T,結果顯示 GAN 仍具有競爭力。 StyleGAN-T 只需 0.1 秒即可產生 512×512 解析度影像:
##推薦:GAN 強勢歸來?英偉達耗費 64 個 A100 訓練 StyleGAN-T,優於擴散模型。
論文5:Open-Vocabulary Multi-Label Classification via Multi-Modal Knowledge Transfer
- #作者:Sunan He 等
- 論文網址:https://arxiv.org/abs/2207.01887
#摘要:在多標籤分類系統中,經常遇到大量在訓練集中未曾出現的標籤,如何準確地識別這些標籤是非常重要也極富挑戰性的問題。
為此,騰訊優圖實驗室聯合清華大學和深圳大學,提出了一個基於多模態知識遷移的框架MKT,利用圖文預訓練模型強大的圖文匹配能力,保留影像分類中關鍵的視覺一致性訊息,實現多標籤場景的Open Vocabulary 分類。本工作已入選 AAAI 2023 Oral。
#
ML-ZSL 與 MKT 方法比較。
推薦:AAAI 2023 Oral | 如何辨識未知標籤?多模態知識遷移框架實現新 SOTA。
論文6:ChatGPT is not all you need. A State of the Art Review of large Generative AI models
- #作者:Roberto Gozalo-Brizuela 等
- #論文網址:https://arxiv.org/abs/2301.04655
#摘要:過去兩年,AI 領域裡已經出現大量大型生成模型,如ChatGPT 或Stable Diffusion。具體而言,這些模型能夠執行像通用問答系統或自動創建藝術圖像等任務,這些任務正在徹底改變許多領域。
在近日由西班牙Comillas Pontifical University 研究人員提交的綜述論文中,作者試圖以簡潔的方式描述生成式AI 對當前許多模型的影響,並對最近發布的主要生成式AI 模型進行分類。
分類圖示。
推薦:ChatGPT is not all you need,一文綜述 6 大公司 9 類生成式 AI 模型。
論文7:ClimaX: A foundation model for weather and climate
- 作者: Tung Nguyen 等
- #論文網址:https://arxiv.org/abs/2301.10343
#摘要:微軟自主系統與機器人研究小組以及微軟研究院科學智能中心開發了ClimaX,這是一種靈活且可推廣的天氣和氣候科學深度學習模型,可以使用跨越不同變數、時空覆蓋和物理基礎的異質資料集進行訓練。
ClimaX 使用新穎的編碼和聚合區塊擴展了 Transformer 架構,這些區塊允許有效使用可用運算,同時保持通用性。 ClimaX 在源自 CMIP6 的氣候資料集上使用自我監督學習目標進行了預訓練。然後可以對預先訓練的 ClimaX 進行微調,以解決廣泛的氣候和天氣任務,包括那些涉及預訓練期間看不到的大氣變量和時空尺度的任務。
在預訓練期間使用的ClimaX 架構
推薦:微軟團隊發布第一個基於AI 的天氣和氣候基礎模型ClimaX。
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DMA在C 中是指DirectMemoryAccess,直接內存訪問技術,允許硬件設備直接與內存進行數據傳輸,不需要CPU干預。 1)DMA操作高度依賴於硬件設備和驅動程序,實現方式因係統而異。 2)直接訪問內存可能帶來安全風險,需確保代碼的正確性和安全性。 3)DMA可提高性能,但使用不當可能導致系統性能下降。通過實踐和學習,可以掌握DMA的使用技巧,在高速數據傳輸和實時信號處理等場景中發揮其最大效能。

在C 中處理高DPI顯示可以通過以下步驟實現:1)理解DPI和縮放,使用操作系統API獲取DPI信息並調整圖形輸出;2)處理跨平台兼容性,使用如SDL或Qt的跨平台圖形庫;3)進行性能優化,通過緩存、硬件加速和動態調整細節級別來提升性能;4)解決常見問題,如模糊文本和界面元素過小,通過正確應用DPI縮放來解決。

C 在實時操作系統(RTOS)編程中表現出色,提供了高效的執行效率和精確的時間管理。 1)C 通過直接操作硬件資源和高效的內存管理滿足RTOS的需求。 2)利用面向對象特性,C 可以設計靈活的任務調度系統。 3)C 支持高效的中斷處理,但需避免動態內存分配和異常處理以保證實時性。 4)模板編程和內聯函數有助於性能優化。 5)實際應用中,C 可用於實現高效的日誌系統。

在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。

交易所內置量化工具包括:1. Binance(幣安):提供Binance Futures量化模塊,低手續費,支持AI輔助交易。 2. OKX(歐易):支持多賬戶管理和智能訂單路由,提供機構級風控。獨立量化策略平台有:3. 3Commas:拖拽式策略生成器,適用於多平台對沖套利。 4. Quadency:專業級算法策略庫,支持自定義風險閾值。 5. Pionex:內置16 預設策略,低交易手續費。垂直領域工具包括:6. Cryptohopper:雲端量化平台,支持150 技術指標。 7. Bitsgap:

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,刪除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段時,需指定位置以優化查詢性能和數據結構;刪除字段前需確認操作不可逆;使用在線DDL、備份數據、測試環境和低負載時間段修改表結構是性能優化和最佳實踐。

C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
