文章簡介：我們知道，將活化、權重和梯度量化為4-bit對於加速神經網路訓練非常有價值。但現有的4-bit訓練方法需要自訂數位格式，而當代硬體不支援這些格式。在本文中，清華朱軍等人提出了一種使用INT4演算法實現所有矩陣乘法的Transformer訓練方法。模型訓練得快不快，這與激活值、權重、梯度等因素的要求緊密相關。神經網路訓練需要一定計算量，使用低精度演算法​​（全量化訓練或FQT訓練）有望提升計算和記憶體的效率。 FQT在原始的全精度計算圖中增加了量化器和去量化器，並將昂貴的浮點運算替換為廉價的低精度浮點運算。

2023-07-02 評論 0  963

文章簡介：OpenCV 中用於 SVM 訓練的影像特徵提取在使用支援向量機 (SVM) 的影像分類任務中，特徵提取起著...

2024-12-10 評論 0  472

文章簡介：如何在PHP微服務中實現分散式演算法和模型訓練引言：隨著雲端運算和大數據技術的快速發展，資料處理和模型訓練的需求越來越大。分散式演算法和模型訓練是實現高效、快速、可擴展性的關鍵。本文將介紹如何在PHP微服務中實現分散式演算法和模型訓練，並提供一些具體程式碼範例。一、什麼是分散式演算法和模型訓練分散式演算法和模型訓練是利用多台機器或伺服器資源同時進行資料處理和模型訓練的技

2023-09-25 評論 0  1455

文章簡介：重點強調：研究人員提出了一項名為StableRep的新技術，該技術利用由人工智慧生成的圖像來訓練高度詳細的人工智慧圖像模型StableRep透過使用數百萬標記的合成圖像進行訓練，採用「多正對比學習方法」來提高學習過程，並將其應用於開源文本到圖像模型StableDiffusion-⚙️儘管StableRep在ImageNet分類上取得了顯著成就，但其生成圖像的速度較慢，同時在文本提示和生成圖像之間存在語義不匹配的問題。站長之家(ChinaZ.com)11月28日消息:MIT和Google的研究人員

2023-11-29 評論 0  984

文章簡介：近期，擴散模型憑藉其出色的性能已超越GAN和自回歸模型，成為生成式模型的主流選擇。基於擴散模型的文字到影像生成模型（如SD、SDXL、Midjourney和Imagen）展現了生成高品質影像的驚人能力。通常，這些模型在特定解析度下進行訓練，以確保在現有硬體上實現高效處理和精確的模型訓練。圖1:採用不同方法在SDXL1.0下產生2048×2048影像的比較。 [1]在這些擴散模型中，經常會出現模式重複和嚴重的人工偽影（artifacts）問題。例如圖1最左側所示。超出訓練解析度時，這些問題尤其突出。

2024-04-08 評論 0  1301

文章簡介：谷歌DeepMind在12月15日公佈了一種名為「FunSearch」的模型訓練法。據稱，該模型能夠解決一系列“涉及數學、計算機科學領域的複雜問題”，包括“上限級問題”和“裝箱問題”需要重寫的內容是：▲圖來源谷歌DeepMind（下同）FunSearch模型訓練法據悉引入了一個名為「評估器」的系統，該系統用於評判AI模型輸出的創意解題方法。透過反覆迭代，此方法能夠訓練出數學能力更強的AI模型GoogleDeepMind使用PaLM2模型進行測試，研究人員建立了專用的程式碼池，透過以程式碼形式作為模型

2023-12-15 評論 0  844

文章簡介：機器學習是一種讓電腦透過數據學習的方法，無需進行明確的程式設計。它利用演算法來分析和解讀資料中的模式，然後在沒有人為幹預的情況下進行預測或決策。了解機器學習的概念需要掌握演算法、訓練、模型和係數等基本概念。透過機器學習，電腦可以從大量數據中學到知識，從而提高自己的效能和準確性。這種方法已被廣泛應用於許多領域，例如自然語言處理、影像辨識和資料分析等。掌握機器學習的知識將為我們提供更多的機會和挑戰。演算法機器學習中的演算法是一組指令或流程，用於解決問題或實現特定任務。它是一個循序漸進的過程，可幫助實現預期

2024-01-22 評論 0  871

文章簡介：如何實現C#中的影像壓縮演算法摘要：影像壓縮是影像處理領域中的重要研究方向，本文將介紹在C#中實現影像壓縮的演算法，並給出對應的程式碼範例。引言：隨著數位影像的廣泛應用，影像壓縮成為了影像處理中的重要環節。壓縮能夠減少儲存空間和傳輸頻寬，並能提高影像處理的效率。在C#語言中，我們可以透過使用各種影像壓縮演算法來實現對影像的壓縮。本文將介紹兩種常見的影像壓縮演算法：

2023-09-19 評論 0  1042

文章簡介：如何使用C++中的影像處理演算法：實用技巧與程式碼範例引言：影像處理是電腦科學和工程領域的重要研究方向之一，它主要涉及影像的擷取、處理和分析。 C++作為一種功能強大且廣泛應用的程式語言，被廣泛用於實作影像處理演算法。本文將介紹如何使用C++中的影像處理演算法，並提供具體的程式碼範例，以幫助讀者更好地理解和應用這些演算法。一、影像讀取與保存在進行影像處理前，第一步是讀

2023-09-19 評論 0  980

文章簡介：在當今電腦技術快速發展的時代，影像處理技術在各個領域中扮演著重要的角色。在影像處理的許多應用中，影像濾波演算法是不可或缺的一環。然而，由於影像的維度和複雜性，影像濾波演算法的速度一直是個挑戰。本文將探討如何優化C++開發中的影像濾波演算法速度。首先，對於影像濾波演算法的最佳化，合理選擇演算法是第一步。常見的影像濾波演算法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。在選擇演算法時

2023-08-22 評論 0  1101

文章簡介：手勢辨識是電腦視覺領域的重要研究領域。它的目的是透過解析視訊串流或影像序列中的人手部動作來確定手勢的含義。手勢辨識有廣泛的應用，例如手勢控制的智慧家居，虛擬實境和遊戲，安防監控等領域。本文將介紹手勢辨識模型所使用的演算法和原理，並使用Python創建一個簡單的手勢辨識訓練模型。手勢辨識模型所使用的演算法和原理手勢辨識模型所使用的演算法和原理是多種多樣的，其中包括基於深度學習的模型、傳統的機器學習模型、基於規則的方法和傳統的影像處理方法。以下將分別介紹這些方法的原理和特性。 1.基於深度學習的模型深度學習

2024-01-24 評論 0  1117

文章簡介：如何優化C++開發中的影像處理演算法效果摘要：影像處理在電腦科學和視覺技術中佔有重要的地位。在C++開發中，最佳化影像處理演算法可以提高影像處理效果和效能。本文介紹了一些最佳化技巧，包括演算法最佳化、平行化和硬體加速等，幫助開發者提升影像處理演算法的效果。引言：在現代科技發展中，影像處理在許多領域中扮演著至關重要的角色，如醫學影像、電腦視覺、人工智慧等。而C++作為高

2023-08-22 評論 0  1269

文章簡介：影像處理中優化資料結構和演算法可提高效率。以下最佳化方法：影像銳利化：使用卷積核增強細節。影像查找：使用散列表快速檢索影像。影像並發處理：使用佇列並行處理影像任務。

2024-05-08 評論 0  1043

文章簡介：Golang開發：實現高效率的影像處理演算法引言：隨著數位影像的廣泛應用，影像處理成為了一個重要的研究領域。對於影像處理演算法的要求，一個重要的指標就是處理速度。在本文中，我們將介紹如何使用Golang開發高效的影像處理演算法，並提供具體的程式碼範例。一、Golang的優勢Golang是Google開發的一種程式語言，被設計用來建構高效能、可擴展的應用程式。相比於其他

2023-09-20 評論 0  986

文章簡介：Golang是一門高效率的程式語言，它廣泛應用於網路程式設計、分散式系統、雲端運算等領域。在圖形影像演算法領域中，Golang的並發性和高效能也能夠發揮很大的優勢。然而，隨著演算法的複雜度增加，演算法的快取也變得越來越重要。本文將講述Golang中如何實現高效率的圖形影像演算法快取機制。一、快取的概念與原理快取（Cache）是一種用來儲存運算結果的高速記憶體。當系統需要某個

2023-06-20 評論 0  1228

文章簡介：如何在C++中优化图像处理和计算机视觉算法随着图像处理和计算机视觉应用程序的普及，对高效算法的需求也日益增加。本指南将探讨在C++中优化图像处理和计算机视觉算法的有效方法，并提供实战案例以展示这些技术的实际应用。位操作和SIMD位操作和单指令多数据(SIMD)指令可显著减少执行时间。C++中的bitset类允许快速处理位操作，而intrinsics和编译器优化可启用SIMD指令，从而一次处理多个数据元素。实战案例：图像二值化//使用bitset类进行快速图像二值化bit

2024-06-01 評論 0  1044

文章簡介：如何優化C++開發中的影像壓縮演算法速度摘要：影像壓縮是在許多電腦視覺和影像處理應用中廣泛使用的技術之一。本文將重點放在如何透過優化C++開發中的影像壓縮演算法來提高其運行速度。首先介紹影像壓縮的原理和常用的壓縮演算法，然後詳細說明幾種最佳化技術，如平行計算、向量化、記憶體對齊和演算法最佳化等。最後透過實驗驗證了這些優化技術的有效性，並提供了一些實際案例和應用建議。關鍵

2023-08-22 評論 0  1622

文章簡介：编辑|紫罗为了促进分子特性预测，在药物发现领域，学习有效的分子特征表征非常重要。最近，人们通过采用自监督学习技术，预先训练图神经网络（GNN）来克服数据稀缺的挑战。然而，目前基于自监督学习的方法存在两个主要问题：缺乏明确的自监督学习策略和GNN的能力有限近日，来自清华大学、西湖大学和之江实验室的研究团队，提出了知识引导的图Transformer预训练（Knowledge-guidedPre-trainingofGraphTransformer，KPGT），这是一种自监督学习框架，通过显著增强的分

2023-11-23 評論 0  1297

文章簡介：如何使用Golang對圖片進行訓練和特徵提取導語：在電腦視覺領域，對圖片進行訓練和特徵提取是非常重要的一項工作。透過訓練模型，我們可以辨識和分類影像，同時擷取影像的特徵可以用於影像檢索、相似度計算等應用。 Golang是一種高效率、簡潔的程式語言，本文將介紹如何使用Golang對圖片進行訓練和特徵提取。安裝必要的程式庫在開始之前，我們需要安裝一些必要的程式庫。首先，安

2023-08-27 評論 0  1516

文章簡介：特徵臉演算法是一種常見的人臉辨識方法。此演算法利用主成分分析從訓練集中提取出人臉的主要特徵，形成特徵向量。待辨識的人臉影像也會轉換為特徵向量，透過計算與訓練集中各個特徵向量之間的距離，來進行人臉辨識。這種演算法的核心思想是透過比較待辨識人臉與已知人臉的相似性來判斷其身分。透過對訓練集的主成分進行分析，演算法可以提取出最能代表人臉特徵的向量，從而提高辨識的準確性。特徵臉演算法具有簡單且高效的特點，因此在人臉辨識領域特徵臉演算法的步驟如下：1.收集人臉影像資料集特徵臉演算法需要一個包含多個人臉影像的資料集作為訓練集

2024-01-22 評論 0  638