英特尔最近发布了 Neural Compressor,这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署,以减小模型大小并加快推理速度。此外它为著名的网络压缩技术提供统一的用户界面,包括跨各种深度学习框架的量化、修剪和知识蒸馏。该工具的自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。此外,它允许知识蒸馏,以便可以将来自教师模型的知识转移到学生模型中。它实现了几种权重剪枝方法,以使用预定的稀疏目标生成剪枝模型。为了改进框架互操作性,
本文介绍AI模型适用于小型本地设备上的方法技术:压缩模型参数量,设计更小的模型结构,知识蒸馏,调整数据格式,数据复用等,并介绍移动小处理设备的类型、适用移动设备的模型框架等。
您是否有时侯觉得机器学习内容太广泛而无法紧跟脚步?当然会有这种感觉。下面是去年自然语言处理(NLP)的主要发展方向:
本文提出了一种用于三维卷积神经网络(3D CNN)的模型压缩和移动加速框架 RT3D,通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术,使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍,准确性损失仅为 1%~1.5%。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时,可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队:美国东北大学(Northeastern University)的王言治研究组、威廉与玛丽学院(William & Mary)的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)的慎熙鹏研究组共同完成,发表于第 35 届美国人工智能协会年会(AAAI 2021)。
自从 2012年以来许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠。从早期的学术性的 Caffe(卷积神经网络框架)和 Theano(一个基于 Python 的深度学习库),到业界支持的大规模 PyTorch 和 TensorFlow,深度学习框架层出不穷。
在本教程中,您将学习如何实现并使用此模式来对模型进行约束。这样做就像编写自己的nn.Module一样容易。
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松,当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后,该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数,移动的准确度提高到 82%(这一移动非常重要,任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点!)。很兴奋,我开始调整其
在Qualcomm Technologies,我们一直在积极研究1,2,3并开发AI解决方案,旨在使人工智能在设备,机器,车辆和事物之间无处不在。在过去的十年中,我们对功率效率的关注已导致每瓦特AI性能的显着改善,从而带来了从设备上虚拟助手,翻译到智能安全摄像头和以安全为中心的驾驶等各种增强体验。
内容导读:近日,Facebook 发布了 PyTorch 1.4,新版本增加了诸多新的功能,包括为 PyTorch Mobile 进行 build 级别自定义的功能,和一些新的实验性功能,包括对模型并行训练和 Java binding 的支持。此外完成了多项 API 更新并修复了一些 Bug。
代码:https://gist.github.com/Lyken17/91b81526a8245a028d4f85ccc9191884
为了让开发者可以快速复现顶尖的精度和超高的性能,NVIDIA与飞桨团队合作开发了基于ResNet50的模型示例,并将持续开发更多的基于NLP和CV等领域的经典模型,后续陆续发布的模型有BERT、PP-OCR、PP-YOLO等,欢迎持续关注。
随着近年来 CNN 在目标检测领域的发展和创新,目标检测有了更加广泛的应用。考虑到在实际场景中的落地需求,目标检测网络往往需要在保持高准确率的同时拥有较低的计算延迟。而现有的目标检测网络,在资源有限的平台上,尤其是手机和嵌入式设备上部署这类应用时,很难同时实现高准确率与实时检测。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架,根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度,压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP(COCO dataset)的高准确率。相比 YOLOv3 完整版,该框架快出 7 倍,并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛丽学院任彬研究组共同提出。 随着近年来 CNN 在目标检测领域的发展和创新,目标检测有了更加广泛的应
【导读】目标检测是计算机视觉的重要组成部分,其目的是实现图像中目标的检测。YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOL
原文链接:https://blog.inten.to/speeding-up-bert-5528e18bb4ea
自 2020 年 GPT-3 横空出世以来,ChatGPT 的爆火再一次将 GPT 家族的生成式大型语言模型带到聚光灯下,它们在各种任务中都已显示出了强大的性能。
BERT 在 NLP 领域的地位正如 ResNet 在 CV 领域的地位一样,属于里程碑的进展。目前,BERT 已经成为 NLP 深度学习管道中的重要组成部分。
本文来自Oldpan博客:https://oldpan.me/archives/use-pytorch-normalization
TCN全称Temporal Convolutional Network,时序卷积网络,是在2018年提出的一个卷积模型,但是可以用来处理时间序列。
Optuna是一个开源的超参数优化框架,Optuna与框架无关,可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例,使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。
第二篇则是利用强化学习自动寻找在特定 latency 标准上精度最好的量化神经网络结构,它分别为网络的每一层搜索不同 bit 的权值和激活,得到一个经过优化的混合精度模型。两篇文章的相同之处在于,都直接从特定的硬件获得反馈信息,如 latency,energy 和 storage,而不是使用代理信息,再利用这些信息直接优化神经网络架构 (或量化 bit 数) 搜索算法。这也许会成为工业界未来的新范式。
本项目旨在为自动化研究(特别是轻量级模型)提供信息。有兴趣的同学可以进行收藏或者在Github中推荐/提交项目(论文、项目仓库等)。
给定一个训练有素的网络,我们如何加速它以满足在特定硬件上部署的效率需求?常用的硬件感知网络压缩技术通过修剪、核融合、量化和降低精度来解决这个问题。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于,R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性,但也有助于减少训练时间。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
今天(9月20日)早上9点30分开始,参加第二届Sky Hackathon大赛的学生团队、导师和旁听的开发者,近200人参加了NVIDIA举办的赛前在线培训课程。
无论是在计算机视觉、自然语言处理还是图像生成方面,深度神经网络目前表现出来的性能都是最先进的。然而,它们在计算能力、内存或能源消耗方面的成本可能令人望而却步,这使得大部份公司的因为有限的硬件资源而完全负担不起训练的费用。但是许多领域都受益于神经网络,因此需要找到一个在保持其性能的同时降低成本的办法。
近年来,基于Transformer 架构的模型一直是推动NLP在研究和工业上取得突破的动力。BERT、XLNET、GPT或XLM是一些改进了技术水平的模型,它们达到了GLUE等流行基准的顶级水平。
即便是老旧(狗头)的高通骁龙855平台,在物体检测上也能达到19FPS,比YOLO-v3的mAP精度更高。
YOLOv8由广受欢迎的YOLOv3和YOLOv5模型的作者 Ultralytics 开发,凭借其无锚设计将目标检测提升到了一个新的水平。YOLOv8 专为实际部署而设计,重点关注速度、延迟和经济性。
深度神经网络(DNNs)是通过学习示例来学习执行任务,而无需事先了解任务的连接系统。它们可以轻松扩展到数百万个数据点,并且可以通过随机梯度下降进行优化。
今天在写本科毕业论文的时候又回顾了一下神经网络调参的一些细节问题,特来总结下。主要从weight_decay,clip_norm,lr_decay说起。
人工智能无疑是技术世界的最新进展之一。随着其在从医疗保健到游戏虚拟现实等广泛行业的增长和应用,它也带来了对人工智能专业人员的需求的巨大激增。人工智能领域并不是在公园里散步那么简单,但也不必担心。
在这篇文章中,我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章,作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续,我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。
当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后,终于可以应用到具体场景,但是,突然发现不知道怎么调用自己的模型,更不清楚怎么去部署模型!
yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测
近年来,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得了显著的进展,如GPT-series(GPT-3, GPT-4)、Google-series(Gemini, PaLM), Meta-series(LLAMA1&2), BLOOM, GLM等模型在各种任务中展现出惊人的能力。然而,随着模型规模的不断增大和参数数量的剧增,这些模型的成功往往伴随着巨大的计算和存储资源消耗,给其训练和推理带来了巨大挑战,也在很大程度上限制了它们的广泛应用。因此,研究如何提高LLMs的效率和资源利用,使其在保持高性能的同时降低资源需求,成为了当前领域的热点问题。
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的,但模型架构并不一定完全和原论文相同,作者关注于实现这些论文最核心的思想,而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要,然后提供详细论文和实现的地址。
An Overview of Model Compression and Acceleration Author:Jet Date:2023/07
本文分享一篇发表在ICLR’21的推荐系统方向的文章:推荐系统中可学习的嵌入维度。
选自GitHub 作者:eriklindernoren 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法,自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来,各种变体和修正版如雨后春笋般出现,它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码,希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址:https://github.com/eriklindernoren/
来源:AI公园 深度学习爱好者 作者:Jingles(Hong Jing) 本文约1900字,建议阅读8分钟 本文为你介绍使用一系列的网格状的密集跳跃路径来提升分割的准确性。 在这篇文章中,我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章,作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续,我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。 UNet++的目标是
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
3月12日,英伟达图像处理系列公开课第二期线上开播,跟数百位开发者同学共同探讨了如何利用TensorRT部署迁移式学习工具包构建的引擎。
论文:https://arxiv.org/abs/2007.02491 代码:https://github.com/anonymous47823493/EagleEye
近年来,自动驾驶汽车(AVs)因其提高驾驶舒适性和减少车辆碰撞伤害的潜力而受到极大关注。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的一份报告显示,2021年美国公路上发生了31720多起致命事故。这些事故被发现主要是由司机分心造成的。AVs可以借助其感知系统帮助减轻人为错误并避免此类事故。感知系统通过一系列传感器(包括激光雷达、雷达和摄像头)帮助AVs了解周围环境。目标检测是此类感知系统的重要组成部分。
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