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什么是近似算法?它适用于哪些问题?这篇文章给你答案

本文介绍了近似算法及其对某些标准问题的适用性。 新冠大流行给世界带来了巨大的改变,全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围,并尽力得到一些有效解。...答案是近似算法。这类问题就是「旅行商问题」。 食品配送:旅行商问题的现实应用。 本文将介绍近似算法及其对某些标准问题的适用性,以及哪些因素会影响到特定算法的选择。 什么是近似算法?...近似算法是一种处理优化问题 NP 完全性的方式,它无法确保最优解。近似算法的目标是在多项式时间内尽可能地接近最优值。 它虽然无法给出精确最优解,但可以将问题收敛到最终解的近似值。...其次,通过用近似算法替代确定性算法,我们仍然能够在多项式时间内找到近优解。 近似算法的复杂度可以从输入大小和近似因子中推断出来。接下来,我们通过一些示例,深入探索这些算法如何应用到现实问题中。...近似算法 如上所述,将分区问题分解为多路分割与子集和问题后,我们就可以考虑为这些问题而开发的算法,包括: 贪婪数字分割(Greedy number Partitioning) 该算法循环遍历所有数字,将每个数字分配给总和最小的子集

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什么是近似算法?它适用于哪些问题?这篇文章给你答案

本文介绍了近似算法及其对某些标准问题的适用性。 新冠大流行给世界带来了巨大的改变,全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围,并尽力得到一些有效解。...答案是近似算法。这类问题就是「旅行商问题」。 食品配送:旅行商问题的现实应用。 本文将介绍近似算法及其对某些标准问题的适用性,以及哪些因素会影响到特定算法的选择。 什么是近似算法?...近似算法是一种处理优化问题 NP 完全性的方式,它无法确保最优解。近似算法的目标是在多项式时间内尽可能地接近最优值。 它虽然无法给出精确最优解,但可以将问题收敛到最终解的近似值。...其次,通过用近似算法替代确定性算法,我们仍然能够在多项式时间内找到近优解。 近似算法的复杂度可以从输入大小和近似因子中推断出来。接下来,我们通过一些示例,深入探索这些算法如何应用到现实问题中。...近似算法 如上所述,将分区问题分解为多路分割与子集和问题后,我们就可以考虑为这些问题而开发的算法,包括: 贪婪数字分割(Greedy number Partitioning) 该算法循环遍历所有数字,将每个数字分配给总和最小的子集

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矩阵乘法无需相乘,速度提升100倍,MIT开源最新近似算法 | ICML 2021

近似算法的话,确实可以!...这是来自MIT的最新研究,他们提出了一种新的近似算法MADDNESS,在确保一定精度的情况下,将速度提升到了现有近似算法的10倍,比精确算法速度快100倍,被ICML 2021收录。...这个近似算法的效果如何呢? 精度保持,效率提升数倍 这个算法所需要的算力并不高,在搭载英特尔酷睿i7-4960HQ(2.6GHz)处理器的Macbook Pro上就能完成。...他们在Keras版本的VGG16模型上进行了测试,所用的数据集是CIFAR-10/100,对一系列最新的近似算法进行了评估: 从图中来看,在效率提升接近10倍的情况下,采用MADDNESS(图中红线)...当然,也有读者指出,这篇论文还存在一些待解决的问题: ①论文用的是VGG16模型,但没有在Transformer等更经典的模型(如BERT)中进行实验;②虽然对矩阵乘法进行了加速,但毕竟只是近似算法,意味着潜在的精度损失

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在定制硬件上实现DNN近似算法,一文概述其过去、现在与未来

选自arXiv 作者:ERWEI WANG等 机器之心编译 参与:杜伟、淑婷 近似算法可以减少内存使用和计算复杂度,使 DNN 部署变得更加容易。...本文评估了几大 DNN 近似算法,包括量化、权重减少,以及由此衍生出的输入计算减少和近似激活函数,并展示了定制硬件在实现 DNN 近似算法过程中的优势。...最近的研究表明,使用近似算法后,由于减少了内存使用和计算复杂度,DNN 部署变得更容易了。 深度神经网络近似算法可分为两大类:量化和权重减少(weight reduction)。...但是,随着 DNN 近似算法的出现,利用现场可编程门阵列(FPGA)和特殊应用积体电路(ASIC)等定制硬件平台来加速推理的趋势正在兴起。...本文不仅综合评估了 DNN 高效推理的近似算法,还深入分析和对比了这些算法在定制硬件中的实现,包括 CNN 和 RNN。 量化 作者认为,DNN 近似算法的第一个关键主题是量化。

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