EIE(Efficient Inference Engine)的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件,Deep Compression的算法流程如下所示:
将饱和度考虑在内的函数将结果钳制到可以存储的最小/最大值。没有饱和的函数在饱和发生时忽略内存问题。
TENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognition
笔者主力机是MBAM1芯片(8+256),某个下午巩固循环突然思考到个问题,小循环很快就能run出来,中循环还勉勉强强,稍微上点强度就运行的很慢。虽然是CPU占用100%,8颗核心好像是偷着懒跑的,但是丢给我那台4核心8线程黑苹果,是跑满的,说明ARM在多线程的时候,有点东西
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5-8: [BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
概括 大体上简单的卷积神经网络是下面这个网络流程: 笼统的说: 文本通过Embeding Layer 后,再通过一些filters进行过滤,对结果进行maxPooling,再经过线性层
公众号输入 「高性能计算」 关键词获取刘文志大佬的《并行编程方法与优化实践》电子书以及我整理的SSE指令集PDF。
实现 pow(x, n),即计算 x 的 n 次幂函数(即,x^n)。不得使用库函数,同时不需要考虑大数问题。
输出向量的长度取决于卷积操作的填充方案,等宽卷积的输出向量的和输入的向量长度相等。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表,父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法(Russian peasant multiplication, RPM)就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法,尽管它叫这个名字,但也可能是埃及人,或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本,一些历史学家提出(几乎没有说
《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文(https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf)。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向。
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即Confidentiality(保密性)、Integrity(完整性)、Availability(可用性)
transformer架构可能看起来很恐怖,您也可能在YouTube或博客中看到了各种解释。但是,在我的博客中,我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做,我希望简化对transformer架构的理解。
每一个线性变换都对应着一个变换矩阵,被变换后的空间,相对之前来说也发生了一定的形变,而行列式的意义则是线性变换前后,空间形变的倍数。
作者:Fareed Khan 翻译:赵鉴开校对:赵茹萱 本文约1500字,建议阅读5分钟本文将通过提供一个全面的数学示例阐明Transformers的原理。
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切比雪夫多项式 概述: 切比雪夫多项式是与棣美弗定理有关,以递归方式定义的一系列正交多项式序列。 通常,第一类切比雪夫多项式以符号Tn表示, 第二类切比雪夫多项式用Un表示。切比雪夫多项式 Tn 或 Un 代表 n 阶多项式。 切比雪夫多项式在逼近理论中有重要的应用。这是因为第一类切比雪夫多项式的根(被称为切比雪夫节点)可以用于多项式插值。相应的插值多项式能最大限度地降低龙格现象,并且提供多项式在连续函数的最佳一致逼近。 基本性质: 对每个非负整数n, Tn(x) 和 Un(x) 都为 n次多项式。 并且当
读完先修知识中的文章之后,你会发现:RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制,既然Attention模型本身可以看到全局的信息, 那么一个自然的疑问是我们能不能去掉RNN结构,仅仅依赖于Attention模型,这样我们可以使训练并行化,同时拥有全局信息?
从第一个字符串开始两两比较,把比较相同的字符部分更新到一个存放目前相同字符的ret中,然后把ret继续向后面的字符串比较,继续更新ret就行。得注意一下,如果在比较中长度超过了那两个字符中叫小的一个,那么就这组比较就结束,换下一组来继续比较。
新年第一篇技术类的文章,应该算是算法方面的文章的。看标题:快速幂和矩阵快速幂,好像挺高大上。其实并不是很难,快速幂就是快速求一个数的幂(一个数的 n 次方)。
作为一个对线性代数一无所知的开发者,想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识,那么本文就正好适合你。
给你一个整数数组 nums 。令 product 为数组 nums 中所有元素值的乘积。返回 signFunc(product) 。
“Linear Algebra review(optional)——Matrix-vector multiplication”
如果某个 连续 子数组中恰好有 k 个奇数数字,我们就认为这个子数组是「优美子数组」。
本文只讨论FFT在信息学奥赛中的应用 文中内容均为个人理解,如有错误请指出,不胜感激 前言 先解释几个比较容易混淆的缩写吧 DFT:离散傅里叶变换—> 计算多项式乘法 FFT:快速傅里叶变换—> 计算多项式乘法 FNTT/NTT:快速傅里叶变换的优化版—>优化常数及误差 FWT:快速沃尔什变换—>利用类似FFT的东西解决一类卷积问题 MTT:毛爷爷的FFT—>非常nb 多项式 系数表示法 设A(x)表示一个n-1次多项式 则 例如: 利用这种方法计算多项式乘法复杂度为 (第一个多项式中
计算机视觉(Computer Vision)包含很多不同类别的问题,如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。
实现炫酷的网页动画效果,自然少不了css3中transform的属性,此属性功能丰富且强大,比如实现元素的位移translate(x,y),缩放scale(x,y),2d旋转rotate(angle),倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等,利用这些属性可以实现基本的动画效果,如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果,我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix,matrix就是矩阵的意思,听起来是不是很高级,你没听错实现更高级的效果,你需要了解“矩阵”,听到“矩阵”,是不是很惊慌,当初笔者学习线性代数时也甚是无聊,真不知道这门课有啥用,没想到这门课在计算机领域应用十分广泛,比如本文说的动画效果,还有现在火爆的人工智能,真是悔不当初,当时没有好好学习这么课程。
题目描述: Count the number of prime numbers less than a non-negative number, n. 要完成的函数: int countPrimes(int n) 说明: 1、题目看上去非常简单和熟悉。给定一个非负数n,要求返回小于n的所有素数的个数。 2、处理一下边界条件,n<=2时返回0,n=3时返回1,n=4时返回2。 3、传统方法: 对于小于n的每个数i,判断i是不是素数。判断方法是对于每个大于等于2且小于等于i/2的数,确定i能否整除这个数。
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制,注意力Attention机制的最核心的公式为:
以 CNN 为代表的卷积神经网络在图像的相关领域得到了较为长足的发展。在 CNN 中卷积实际分类两大类,一种是卷积,另一种是转置卷积(transposed convolutional ),或者称为分数步长卷积( fractionally strided convolutional layers),亦或者是反卷积(deconvolution)。
Transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展,而BERT就是从Transformer中衍生出来的预训连语言模型
实现炫酷的网页动画效果,自然少不了css3中transform的属性,此属性功能丰富且强大,比如实现元素的位移translate(x,y),缩放scale(x,y),2d旋转rotate(angle),倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等,利用这些属性可以实现基本的动画效果,如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果,我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix,matrix就是矩阵的意思,听起来是不是很高级,你没听错实现更高级的效果,你需要了解“矩阵”,听到“矩阵”,是不是很惊慌,当初笔者学习线性代数时也甚是无聊,真不知道这么课有啥用,没想到这门课的在计算机应用领域应用十分广泛,比如今天说的动画效果,还有现在火爆的人工智能,真是悔不当初,当时没有好好学习这么课程。
之前有篇文章简单地介绍了Trachtenberg系统的乘法计算方法,地址在这里。针对一些特定的数字,Trachtenberg还发展出了更快的计算方法。 先来介绍乘数为11的速算方法。它的计算规则我们可称之为“邻居法则”: 从右至左,把每一位数和其右侧相邻位置的数字相加,取其个位。若所得值大于9,则将其十位则带到下一位计算(这个进位最多也只有1)。 所以以后碰到和11相乘,直接写结果就成了,举个栗子: 比如633 x 11: 第1位:右侧没数字,所以直接记作3;这里衍生出一条规则,所求值的第1位等于被乘数的第
另有一个索引数组 indices,indices[i] = [ri, ci] 中的 ri 和 ci 分别表示指定的行和列(从 0 开始编号)。
矩阵中每一个数都和这个常数相乘,这个意义上矩阵除以常数也没问题。不过从解方程的意义上讲,矩阵乘以常数之后还是一样的矩阵。
在上一篇文章中我们介绍了自然语言处理的基础问题——文本预处理的常用步骤。本文将进阶讲述特征提取方面的相关算法。
在之前的博客中有简单讲到Transformer,这篇博客将会专门详细的一起看看内部的计算与实现。
熟悉的1024没问题,总共计算了10次。但是如果让你算 (2^50)%10000呢?
再比如 OpenAI 的 DALL·E,可以魔法一般地按照自然语言文字描述直接生成对应图片!
深度学习是关于数据的,我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中,我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。
在本节中,我们会详细介绍该过程是如何实现的。请注意,我们将会以试图弄清单个单词被如何处理的角度来看待这个问题。这也是我们会展示许多单个向量的原因。这实际上是通过将巨型矩阵相乘来实现的。但是我想直观地看看,在单词层面上发生了什么。
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传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。
矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列,在3D运算中一般为方阵,即M*N,且M=N,使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。下面就是一个矩阵的实例:
Transformer正在席卷自然语言处理领域。 这些令人难以置信的模型正在打破多项 NLP 记录并推动最先进的技术发展。 它们被用于许多应用程序,如机器语言翻译、会话聊天机器人,甚至为更好的搜索引擎提供动力。
在python中,我们学习并掌握了for循环嵌套结构,for循环嵌套结构能够帮我们解决身边的一些数学问题
上面的两种理解方式也揭示了对向量的变换和对坐标系的变换是等价的,这一点也可以通过后面旋转变换的图示中看出来。
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