然而更专业的设计可以让 TF 执行更高级的程序。如 [Weiss et al. [2021]] 设计了一种计算模型和一种编程语言，可将简单的选择和聚合命令映射到索引输入 token。...作者使用这个框架，展示了在推理时模拟各种函数的能力，包括一个基本的计算器、一个基本的线性代数库（矩阵转置、乘法、求逆、幂迭代）和在隐式完全连接网络上实现反向传播的 ICL。...下面的定理总结了作者的主要发现： 定理 1：存在一个少于 13 层的循环 Transformer，它可以模拟通用计算机（文章第 5 节）、基本计算器（文章第 7 节）、数值线性代数方法，如近似矩阵逆和幂迭代...此外，这种指向特定数据位置的技术使 Transformer 能够在执行算法或构建以实现的命令序列期间有效地读取 / 写入数据。...FLEQ 的设计允许通过生成比简单减法更通用的函数来实现复杂的算法，如矩阵乘法、平方根计算、激活函数等。 基于 Attention 的计算机执行周期。
提出的目标检测器修剪框架的贡献如下： 通过使用深度优先搜索来生成要一起修剪的父子核计算图来降低迭代修剪的计算成本的方法； 提出一种剪枝技术用于修剪1×1核权重，以增加模型稀疏性； 提出一种在不进行连通性修剪的情况下实现...这降低了总体计算成本。新兴计算平台提供了软件压缩技术，该技术可以响应于零值（删减）参数的存在来压缩输入矩阵和权重矩阵，从而在模型执行期间完全skipping它们。...为了解决这些缺点，作者提出了一种三步剪枝方法来剪枝1×1卷积核： 将1×1个卷积核组成3×3个临时权重矩阵； 对这些权重矩阵应用kernel模式修剪； 将临时权重矩阵分解为1×1卷积核，并重新分配给它们的原始层...在保持模型大部分原始性能的同时，一种简单的修剪方法是采用迭代修剪方法。但这是一种幼稚的方法，因为随着模型大小的增加，迭代方法在计算成本和时间要求方面会很快变得笨拙。...然后，遍历kernel_patterns_dict中的kernel模式，并在应用kernel模式后计算kernel的L2norm。
但是，用于确定首先要量化哪些层的搜索空间是层数的系数大小。为解决上述搜索空间大的问题，本文提出了一种Hessian指导的方法来应对这些挑战。本文贡献如下： 选择混合精度量化的搜索空间的层数是指数级的。...因此，提出了一种基于 Hessian 方法来确定不同NN块的微调顺序。...首先计算出每一个 Block 的海森特征向量，然后对每一个 Block 沿着特征向量分别计算损失的变化，如下图所示分别展现了 ResNet20（在Cifar-10上）和 Inception-V3（在ImageNet...根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值 首先了解幂法求矩阵特征值的具体流程，如下Python代码： # 参考代码：https://www.cnblogs.com/qizhou/p/12271287.html...根据幂迭代的算法可以求解出海森矩阵的特征值 ，而 根据下面公式推导得出恰好为 关于 的偏导数。 根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序 量化精度由 决定。
从整体上看这个项目可能会比实际上更困难。所幸的是，我们能够把它划分成更小的部分，当这些部分合并在一起时，我们就可以使增强现实应用程序工作了。现在的问题是，我们需要哪些更小的块？...因为我们的描述符是二进制字符串，所以我们将使用明汉距离）。这是一种暴力方法，而且存在更先进的方法。 例如，我们将使用的，我们可以检查，前面解释过的匹配从第二组向第一组方向来计算匹配时也是最好的匹配。...RANSAC是一种用于存在大量异常值的模型拟合的迭代算法，图12列出了该过程的纲要。...因为我们不能保证我们发现的所有匹配都是有效的匹配，我们必须考虑有可能存在一些错误的匹配（这将是我们的异常值），因此我们必须使用一种对异常值有效的估计方法。...我们将使用这个方法来实时计算，每个视频帧的特定投影矩阵，然后从.obj文件选择投影的视频流3D模型。
从整体上看这个项目可能会比实际上更困难。所幸的是，我们能够把它划分成更小的部分，当这些部分合并在一起时，我们就可以使增强现实应用程序工作了。现在的问题是，我们需要哪些更小的块？...因为我们的描述符是二进制字符串，所以我们将使用明汉距离）。这是一种暴力方法，而且存在更先进的方法。 例如，我们将使用的，我们可以检查，前面解释过的匹配从第二组向第一组方向来计算匹配时也是最好的匹配。...RANSAC是一种用于存在大量异常值的模型拟合的迭代算法，图12列出了该过程的纲要。...因为我们不能保证我们发现的所有匹配都是有效的匹配，我们必须考虑有可能存在一些错误的匹配（这将是我们的异常值），因此我们必须使用一种对异常值有效的估计方法。...我们将使用这个方法来实时计算，每个视频帧的特定投影矩阵，然后从.obj文件选择投影的视频流3D模型。在下一篇文章的结尾，你可以看到类似于下面GIF中所看到的内容： ?
我们在高数、线性代数等课上都学习了怎么计算两个矩阵相加，那Python如何计算 1 问题 如何用python来计算两个矩阵相加。...2 方法 为了计算两个矩阵相加，我们创建一个新的矩阵，使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值，相加后放到新矩阵的对应位置中。...通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决两个矩阵相加的问题的。...range(len(res)): for j in range(len(res[0])): res[i][j]=X[i][j]+Y[i][j]print(res) 3 结语 针对计算两个矩阵相加的问题...，提出了创建一个新的矩阵然后使用for循环的方法，通过本次实验，证明该方法是有效的，本文的方法有一些不足或考虑不周的地方，未来可以继续研究还有没有其他的方法能更简便的方法或者更多不同的方法来计算两个矩阵的和
一旦经过训练，DEDAL就会生成专门为每对新序列计算的缺口和替代评分矩阵。此外，差距和替代分数是上下文相关的：对于每对位置，它们取决于要对齐的完整序列。然后使用这些参数用标准SW算法计算最佳对准。...我们表明，DEDAL可以通过加速器在现代硬件上进行有效训练。一旦经过训练，作者证明与标准SW相比，DEDAL提高了远程同源物预测比对质量的两倍或三倍，并产生了更准确地检测远程同源性的比对分数。...模型框架 作者介绍了DEDAL，一种用于蛋白质序列精确成对局部比对的可训练算法（下图）。DEDAL通过计算特定于所对齐序列的替换分数和差距惩罚来对齐序列（下图，顶部）。...这使得DEDAL在表示序列的方式上具有高度灵活性，选择数据驱动的方法来结合上下文信息而不是硬编码规则。...此设置的结果显示在下图中 DEDAL模型和基线（SW算法）对其性能比较 DEDAL精确检测远程同系物 接下来，作者试图确定DEDAL准确比对同源序列的能力是否也表明其计算的比对分数对检测同源性有效。
简而言之， h 个头意味着用不同的投影矩阵 W^{(h)}_q , W^{(h)}_k , W^{(h)}_v∈\mathbb{R}^{d×d_h} 计算自注意力 h 次，其中 d=hd_h 。...利用可学习的标量来表示相对位置信息: 为了使Transformer能够有效利用真实的token距离信息，研究人员提出了一种更复杂的方法: 其中ReLU被用于确保兼容性分数的非负性， \hat R_{i,...j} 是通过可学习的sigmoid函数从加权相对距离 R_{i,j} 映射而来的重新缩放系数: 同样为了利用真实距离信息来增强上下文建模，另一种更简单的方法来表示相对位置信息: 其中标量 m 是训练前固定的特定头部斜率...研究人员在此基础上提出了一种更简单的方法。不难看出，在训练过程中，模型已经看到了全范围的高频分量，而低频分量则没有。这种不平衡使得模型对低频进行外推是一项特别困难的任务。...讨论 评估和基准 在早期阶段，研究人员通过有意在具有长度限制的序列上训练模型并在稍长的序列上测试来评估长度外推。
你有没有如下这些疑问： 什么数据最适合我的问题？ 什么算法最适合我的数据？ 如何实现算法的最优配置？ 这篇文章会让你了解为什么没人能告诉你要使用什么算法，或如何为特定的数据集配置算法。...解析解包括用一种易于理解的形式来描述问题，并计算出精确解。数值解意味着在解法中进行猜测，并测试问题，直到得到足够好的解法。比如平方根就可以用这两种方法的任意一种解决。...举一个很好的例子，在寻找一个线性回归方程的系数时可以进行解析解计算(例如使用线性代数)，但如果为了执行解析计算，就无法对应单一电脑内存中的所有数据，这时就可以用数值解(例如使用梯度下降法)。...例如，给定一个特定的算法任务，例如加法或减法，你知道应该用什么运算方法。在线性代数中，将矩阵进行因式分解有一系列方法，具体取决于矩阵的性质，是正方形还是矩形，是否包含实数或虚数等等。...我们可以将这个问题扩展到软件工程上，其中有一些问题会反复出现，不管你的应用特性如何，都可以用已知的有效模式来解决。例如，在游客模式中，对列表中的每一个项目执行操作。
同样，这个想法类似于 scikit-learn 实现的各种算法所使用的类。 您可以定义一个名为 compute 的方法来执行实际计算，并在计算完成后返回张量。...我们需要一种方法来优化空间和时间的结果操作链。 为了获得更大的图景，我们引入了一个计算图，它基本上是一个对象，包含各种 Ops 实例的链接以及哪个操作获取哪个操作的输出以及附加信息之间的关系。...因此，我们改为以迭代方式计算梯度。...它可以将数据作为输入并转换为张量，以有效的方式对它们执行操作，计算渐变以学习并返回测试数据集的结果。...作为一个不仅对深度学习的应用感兴趣而且对该领域的基本挑战感兴趣的人，我相信知道如何在幕后工作是迈向掌握主旨的重要一步，因为它清除了许多误解并提供了一种更简单的方法来思考为什么事情就是这样。
低秩注意力（Low-Rank Attention） 低秩注意力是一种优化注意力机制的方法，通过将注意力矩阵分解为低秩矩阵，这种方法能够有效地简化计算过程。...低秩分解假设交互空间可以被更小的子空间有效捕获，减少了对完整n×n注意力计算的需要。 这里的U和V是秩较低的矩阵，大大降低了复杂度，增强了跨长序列的注意力的可管理性。...分段注意力（Segmented Attention） 通过将输入序列分割成较小的片段，并在这些片段上独立地计算注意力，从而减少计算的复杂度和内存需求。 在每个独立的片段上执行标准的注意力机制。...路由决策可以基于额外的网络（如胶囊网络中的动态路由算法），这种网络使用迭代过程动态调整不同组件间的连接强度。 相对位置编码 相对位置编码使用位置之间的差异来计算注意力，而不是绝对位置信息。...总结 本文综合介绍了几种高级的注意力机制，通过结合这些方法Transformer架构不仅实现了计算效率，而且还提高了它们在扩展序列上理解和生成上下文丰富和连贯输出的能力。
一般来说，这些突变并不完全受限，但一般对现有折叠的维持倾向足够强。从功能角度看，特定的氨基酸（或残基）必须布局协调，以执行蛋白质的生物学角色。...在这个被称为unigram的模型下计算序列S的概率。实际上，为了计算P(S)，我们只需统计我们的序列数据库中每个氨基酸发生的频率，并乘以特定序列S的概率。然而，蛋白质不是无序的氨基酸集合。...直观上，注意力机制使模型能够学习序列上下文的哪些部分对给定的预测是相关的，就像人在被问到一个阅读理解问题时可能会比其他部分更关注文章的特定部分一样。...序列是通过从预测的分布p(si |="" s<i)中迭代抽样下一个残基生成的，每个抽样的残基被附加到序列上以通知后续的预测。...蛋白质语言模型在生成功能性蛋白质和促进给定蛋白质的优化方面已被证明是有效的。展望未来，可控制地生成功能特定的蛋白质序列仍是一个充满希望的领域。
对于更大、更复杂的矩阵乘法来说，计算出最终结果的可能性只会越来越多—— 甚至对于两个矩阵相乘的方法来说，最终可能性比宇宙中的原子还要多（数量级达到10的33次方）。...它同样采用强化学习训练，并在训练之前先学习了一些人类计算矩阵乘法的方法，避免在过程中“无脑乱猜”，浪费不必要的计算量。...出乎研究者们意料的是，AlphaTensor发现的计算矩阵乘法的方法真的挺有效。...嗯，更别提在不少特定矩阵乘法中还超过了Strassen算法的AlphaTensor了。 同时研究人员也表示，AlphaTensor设计的算法具有一定的灵活性。...例如，MIT计算机科学家Virginia Williams就表示： 研究者们可以再尝试一下，去搞明白这些特定算法中有没有什么特殊规律。
当应用于开源模型时，可以通过批推理执行点扩展，这可以提升硬件利用率，并在使用相同的计算资源的前提下减少总体生成延迟，以减少额外的计算。...SGLang在Python 特征原语中引入了一种领域特定语言(DSL)，其能够灵活地促进大模型编程。SGLang的核心思想是自动分析各种生成调用之间的依赖关系，并在此基础上进行批量推理和KV缓存共享。...然而，结构化修剪的粗粒度通常会对模型性能产生更明显的影响。这类修剪标准还强制执行结构化修剪模式。LLM-Prune提出了一种任务不可知的结构化修剪算法。...这些机制根据对特定输入数据的依赖程度分为静态和动态两类。 静态稀疏注意力去除了独立于特定输入的激活值。这些方法预先确定了稀疏的注意力掩码，并在推理过程中将其强加于注意力矩阵。...因此，开发有效的权值修剪方法来保持大模型性能仍然是一个新兴和关键的研究方向。
图1显示了我们四个精心挑选的观众提供的评分。这样一个表，产品在列上，用户在行上，叫做效用矩阵。空白意味着有些用户还没有给某些电影打分。 ?...相比之下，观众A和C有不同的口味，因为观众A喜欢《暮光之城》，但观众C一点也不喜欢。同样，A不喜欢星球大战，但C喜欢。推荐系统需要一种方法来比较不同观众的评论，并告诉我们他们的品味有多接近。...效用矩阵距离测度的计算 为了更好地理解这些距离度量，让我们使用效用矩阵中的数据计算距离(图1)。 计算Jaccard距离：计算Jaccard距离的第一步是以集合的形式写入用户给出的评分。...A和B之间的余弦距离为： ? 同样，A和C之间的余弦距离为： ? 这是合理的，因为它表明A比C更接近B。 转换评分 我们还可以通过对矩阵中的每个元素应用定义良好的规则来转换效用矩阵中捕获的数据。...此外，对应于观众A和B的集合之间的Jaccard距离小于1，这使得A比C更接近B。请注意，Jaccard距离度量在使用原始用户评分计算距离时并没有提供对用户行为的这种了解。
本论文探索了用于语言模型的高效 Transformer 架构，包括添加额外的 LSTM 层以在保持计算高效的同时获取序列上下文。...引言 建模语言中的序列上下文是很多 NLP 任务成功的关键。循环神经网络（RNN）可以将序列上下文记忆在精心设计的单元中。但是，这些模型的序列性使得其计算成本高昂，由此难以扩展用于大型语料库。...我们有如下贡献： 我们提出了一种用于语言模型的 Transformer 架构。在所有 Transformer 模块之后添加 LSTM 层是有效的（这是搜索算法的一个结果）。...这能获得细粒度的词级序列上下文。 我们描述了一种高效的搜索流程：协调式架构搜索（CAS）。这种算法能基于已找到的当前最佳架构随机地生成 Transformer 架构的变体。...其中贡献 2 和 3 是通用的，可用于 NLP 领域外的其它很多情况。贡献 1 应该更特定于语言方面。
提出了一种在不同距离间隔内自适应选择阈值和特征点数量的方法。与传统的固定数特征提取方法相比，该方法在三维空间中提取了更均匀的稀疏特征点，从而提高了里程计的准确性并降低了时间成本。...它采用了一种非迭代的两步畸变补偿来代替迭代畸变补偿，提供了高的计算效率和精确的姿态。MULLS[21]提出了基于分类特征点的多尺度线性最小二乘迭代最近点算法。...增量方程式改写如下： \mathcal{J}_{\varepsilon }这里 是雅可比矩阵， 是定义为 的Hessian矩阵， 是增量， 。将非线性问题转化为迭代解增量Δx。...： 图片 增量方程由雅可比矩阵求解，其中增量迭代优化，直到方程收敛。...由于所提出的算法去除了一些冗余点。提取的特征点在六个自由度上更均匀地分布。因此，在大多数序列上，我们的算法比FLOAM更接近实际情况。所有轨迹基本上都与地面真值一致。
Dense SLAM"，作者提出了一种基于双流的运动估计算法，并且不需要对对象检测进行显式监督，更好地模拟了人类看待世界的方式。...(2) 构建了一个动态稠密SLAM，即DeFlow-SLAM，它在动态场景中的性能优于最先进的方法。 (3) 提出了一种自我监督的训练方法来代替DROID-SLAM中的强监督。...首先以类似于DROID-SLAM的方式更新修正的静态流场，而对于动态流场，DeFlowSLAM会将其添加到静态流场中以获得光流，并在下一次迭代中作为一个新的优化项输入流编码器。...实验 作者首先在VKITTI2的高度动态场景中验证方法的有效性，并进行消融实验。...这也证明了DeFlowSLAM比经典的SLAM算法更鲁棒，具体来说DeFlowSLAM在EuRoC数据集上实现的平均ATE为0.136 m，在TUM-RGBD静态序列上实现的平均ATE为0.114m，优于大多数监督方法
我们的贡献是: 一种新颖的方法来量化每一个阈值对主干的组结构的影响。...不同于在19、20中的现有方法来执行聚类操作，而是度量聚类在网络中的一个经常观察到的参数，即很高的平均聚类系数。聚类系数可以捕捉到一个顶点的邻域之间的关联程度。...(e)过滤删除了越来越多的集群边缘，破坏了组的相对位置。 更准确地说，我们使用phi系数作为一种相似性度量来评估聚类系数的有效性。...由于成对的缩短路径距离通过力导向布局被转换成欧氏距离，我们计算了平均成对的最短路径距离来量化特定参数的图的扩展。...这将允许在图中更详细地分析和可视化特定的兴趣区域。 正如在14个方面所注意到的，四边形的Simmelian主干对于多中心网络特别有用，而对于一个单一中心的网络则更少，例如中心-外围结构。
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