这是一个较大的话题，早期基于软件的全虚拟化效率感人，现在 KVM 通过 CPU 硬件虚拟化大大提高了效率，已经成为了主流方式。具体可以参考CPU 和内存虚拟化[1]。...因为对于公有云这种复杂的巨系统，软件开发和运维都是难题，它们必然是分开的。如果直接运行在物理机上，那么软件开发将不得不直面硬件并且进行管理。...同时，上面提到的 "类 Nova 虚拟机管理系统" 其实只是众多公有云程序中的一种，考虑到环境和隔离，比较合理的方式是在此处再进行一次虚拟化/容器化。...考虑到这里是公司内资源相对安全可控，使用类似容器的方式进行隔离对性能和运维都好。性能的损耗根据具体实现会有变化。...所以说学海无涯，回头是岸，面对公有云这样的复杂系统时，整体上还是应该好读书不求甚解，需要/有兴趣的时候再专注其中某一个小点吧~ 引用链接 CPU 和内存虚拟化: https://zhuanlan.zhihu.com
为了解决这个问题，最近的工作已经应用了 AutoML 技术来使过程自动化。研究人员提出了神经体系结构搜索（NAS）来使模型设计自动化，大大优于人工设计的模型。...APQ架构图 细粒度通道剪枝的 OFA 网络 神经架构搜索旨在从较大的搜索空间中找到一个好的子网。传统上，每个采样网络都经过训练以获得实际精度，这非常耗时。...如上图右侧所示，将当前块的量化位（权重和激活）添加到输入嵌入中，以构建可感知量化的精度预测器。然后，使用预先训练的FP预测器的权重作为初始化来进一步微调量化感知精度的预测器。...这样，量化精度预测器可以具有在不同体系结构/量化策略对之间进行归纳并了解体系结构和量化策略之间相互关系的能力。...对于具有量化位 b 的权重为 w 的每一层，我们将其线性量化为 ，量化权重为： 我们为每层设置不同的v，以最小化原始权重w和量化权重w0之间的KL散度 。
一、 DeepFM介绍 DeepFM是一个集成了FM和DNN的神经网络框架，思路和Google的Wide&Deep相似，都包括wide和deep两部分。...DeepFM神经网络部分，隐含层的激活函数用ReLu和Tanh做信号非线性映射，Sigmoid函数做CTR预估的输出函数。...DeepFM的原始特征是非常稀疏的，所以代码实现需要考虑特征的稀疏化运算； 2....二、 基于Field的DeepFM稀疏化实现 2.2 网络结构图 1522671691_78_w708_h433.png 如图所示，每一种颜色代表不同Field的特征，我们假设输入是稀疏的维度为...代码地址：https://github.com/ck8275411/deep_rec 2.2 Field-Avg-Pooling原理 Field-Avg-Pooling最麻烦的地方在于：如何在稀疏化的样本
与SDN相比，基于意图的网络（IBN）稍显稚嫩，虽然同为改变网络行业的技术，但这两者之间处于什么样的关系呢？...SDN和基于意图的网络由相似之处，IBN可以视为是SDN概念的延伸并且进一步改善网络自动化和复杂性的问题，其中包括减少手动配置网络等。 ?...十年前提出的SDN是作为逻辑分离网络硬件和软件的一种方式，也是提供网络可编程性、提高自动化和降低成本的手段。...虽然一些领先的超大规模云服务提供商已经开始部署SDN对其网络进行编程，并大幅降低了成本，但是在自动化网络运营方面，SDN能发挥的作用相对有限。...基于意图的网络通过消除手动配置来降低网络复杂性并提高自动化水平，它使得用户或管理员使用自然语言向物理网络发送一个简答的请求。
2 作为关系图的神经网络 本节介绍了关系图表示的概念及其实例化，展示了如何用统一的框架捕捉不同的神经网络架构。在深度学习背景下使用图语言有助于将两个世界结合，并为研究奠定了基础。...首先计算基线网络实例化的FLOPS作为参考复杂度，然后通过调整神经网络的宽度以匹配参考复杂度，而无需更改关系图结构。...表2 顶级人工神经网络可以类似于生物神经网络 图6 生物（左）和人工（右）神经网络图结构的可视化。 6 相关工作 神经网络连接。神经网络连接模式设计主要关注宏观结构和微观结构。...然而，我们正在研究块稀疏内核和快速稀疏ConvNet，以缩小理论FLOPS与实际收益差距，并为新硬件架构设计提供信息。 先验与学习。我们使用关系图表示作为结构先验，将图结构硬连接到神经网络上。...深度ReLU神经网络可以自动学习稀疏表示。问题是，在没有图先验的情况下，训练全连接神经网络是否会出现任何图结构。 我们对经过训练的神经网络进行“逆向工程”，研究其关系图结构。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。...1 前言 今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。...目前在国内的研究机构中，中国科学院自动化研究所下属的模式识别国家重点实验室视觉监控研究处于领先地位。自动化所在交通场景视觉监控、人的运动视觉监控和行为模式识别方面进行了深入研究。...BoW 方法的一个主要缺点为特征之间是相互独立的，丢失了位置信息，Parts and structure 方法采用了特征之间的关系，比如位置信息和底层的图像特征，将提取出的特征联系起来。...——唐胜 副研究员) 稀疏化的卷积神经网络(SP-CNN) 神经科学研究表明[1] ：神经元之间 – 稀疏激活(Sparse Activity) – 稀疏连接(Sparse Connectivity)
今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。...目前在国内的研究机构中，中国科学院自动化研究所下属的模式识别国家重点实验室视觉监控研究处于领先地位。自动化所在交通场景视觉监控、人的运动视觉监控和行为模式识别方面进行了深入研究。...BoW 方法的一个主要缺点为特征之间是相互独立的，丢失了位置信息，Parts and structure 方法采用了特征之间的关系，比如位置信息和底层的图像特征，将提取出的特征联系起来。...稀疏化的卷积神经网络(SP-CNN) 神经科学研究表明[1] ：神经元之间 – 稀疏激活(Sparse Activity) – 稀疏连接(Sparse Connectivity) 一个类别可以用类别基元稀疏表达...CNN-SEL：系统框架 基于CNN特征的稀疏集成学习[2] 稀疏划分：训练时用稀疏编码划分子空间，大幅提高训练效率 稀疏融合：测试时用稀疏编码进行多分类器融合，提高测试效率 子分类面简单、激发的子分类器个数少
5）事务的隔离和序列化的关系？ 马克-to-win：看 完前一段实际案例，你又会说了，事务的隔离就是序列化呀。回答：事务的隔离不等同于序列化。...最狠的隔离级别才是序列化，在这种隔离级别中，我的事务即使很 普通的select * from table，你的事务都无法同时再改变表了。...马克-to-win：你的任何修改表的企图都会被挡住（block），直到我完成我的事务（即使我的事务就一句select * from table），你的修改表的语句才能执行。...这样就保证了我在查看表时不会被你的任何修改所影响，看到脏读，幻读等。最不狠的隔离级别甚至可以同时看到别人 的uncommited的数据。
它通常分为三类：非结构化，半结构化（也称为基于模式的）和结构化。只有结构化剪枝才能实现通用的神经网络加速和压缩，而无需特殊硬件或软件的支持。相反，非结构化和半结构化剪枝都需要特殊硬件或软件的支持。...结构化剪枝 结构化剪枝是一种从神经网络中删除整块滤波器、通道、神经元甚至整个层级（如图2(b)所示）的剪枝方法，也被称为组剪枝或块剪枝，它能对剪枝后的模型重新构造具有规律结构的紧凑模型，并不需要使用稀疏卷积库等专门的硬件和软件...包括结构化稀疏学习（SSL）和MorphNet。 基于动态稀疏训练的方法：以随机初始化的稀疏网络而不是密集网络作为输入模型，并在训练过程中反复剪枝和重新增长权重以搜索更好的稀疏架构。...ECC通过双线性回归函数建立能量消耗模型，NPPM训练性能预测网络以指导子网络搜索。Fang等人开发了一种名为DepGraph的方法，用于分析各种网络结构的依赖关系，并基于稀疏正则化提出结构化剪枝。...学习剪枝网络的方法 基于稀疏性正则化的剪枝，是一种通过为权重（或通道、滤波器等）引入缩放因子向量来学习剪枝神经网络的方法，并且将稀疏性正则化施加于后者，同时训练网络权重和缩放因子。
图 1：Deep Compression算法示意图 上图为 Deep compression 论文介绍的神经网络压缩方法，可分为三步： 剪枝：舍弃权重绝对值较小的权重，并将剩余权重以稀疏矩阵表示。...常见的初始化方法三种：均匀初始化、随机初始化和按密度初始化，论文中证明最好使用均匀初始化，均匀初始化的方法是在权值的最小值 ? 与最大值 ?...确定对应关系：即确定各个权值分别对应码本中的哪个权值，对应关系通过上一步初始化的 k-means 算法确定。同一个聚类簇中的权重共享聚类中心的权值。 3....图 2：参数量化及码本权重更新示意图 如上图所示，首先所有权重和正常的神经网络一样计算梯度。...而剪枝后，每一个权值对应的聚类结果（即对应码本中的权值）已经确定，在图中的聚类索引表示聚类的结果，同时该结果在权重和梯度图中以对应的颜色标注，例如权重中的 2.09（第一行第一列）和 2.12（第二行第四列
模型通过学习与启发式核心相互作用的额外注意力头来实现泛化。 泛化与稀疏性的关系：研究者们还观察到，随着模型稀疏性的增加，其在OOD任务上的泛化能力通常会下降。...子网络泛化比较：比较具有相同稀疏度但使用不同随机种子剪枝得到的子网络在ID和OOD评估集上的表现。此外，还比较了不同稀疏度的子网络的泛化能力。...OOD泛化与稀疏性的关系：通过在不同稀疏度下剪枝模型，研究模型在OOD评估集上的泛化能力与模型稀疏性之间的关系。...模型性能与稀疏性的关系：分析模型在ID和OOD评估集上的准确率与模型稀疏性之间的关系，观察随着稀疏性的增加，模型性能如何变化。...剪枝实验：使用结构化剪枝技术来隔离和评估不同的子网络，发现稀疏子网络通常泛化能力较差。此外，随着模型稀疏性的增加，其在OOD任务上的泛化能力下降。
具体而言，其主要会讨论剪枝、量化和低秩近似等神经网络压缩方法；神经网络表示和转换格式；及使用 DNN 压缩视频和媒体的方式。...目前有很多研究工作都关注训练一个稀疏化的神经网络，而稀疏化涉及将神经网络的权重或整个神经元的激活值配置为零，并且同时要求预测准确率不能有明显下降。...在学习阶段，我们一般能用正则项来迫使神经网络学习稀疏权重，例如 L1 或 L0 正则项等。当然稀疏性也可以通过后期剪枝实现，即在训练过程中使用完整模型，训练完在使用一些策略进行剪枝而实现稀疏化。...这鼓励神经网络学习一种对稀疏化具有鲁棒性的表示，即随机删除一组神经元。...2.3 方法 若有一个由θ参数化的神经网络，且我们希望按照方程 (1) 和 (2) 定义的方法对 W 进行剪枝。
昨天跟大家详细的说了分类，定位的一些相关知识，今天把剩下的最后一点知识给大家补充完整，也感谢大家一直的支持，谢谢！...昨天的推送告诉大家了分类方案，我们再温习一下： 今天我们简单的说说“基于类别聚合的目标检测”技术。该技术是基于候选区域实现的。...引入类别信息： 减少假阳性（False Positive），提高检测精度和效率 目标检测: 类别聚合(CA) 目标: 共现关系(CO) DET: 实验结果 类别聚合：Run4 VS....Run3, 验证集上提高0.9%，但测试集上略低，可能是测试集和训练集在数据分布上存在差异； 共现关系： Run5 VS. Run4，在验证集和测试集上均提高； 多窗口融合有效： Run5 VS....Run1 / Run2 ，在验证集和测试集上均提高。 DET: 结果展示
pipeline.png 以上是Deep compression中所述的神经网络压缩方法，主要包括三个步骤： 剪枝：将部分很小的（认为不重要的）权值设为0，使权值矩阵转为一个稀疏矩阵 量化：将剪枝后保留的权值进行量化...Quantization.PNG 微调过程中，首先进行正常的前向传播和反向传播，注意由于由于剪枝的作用，矩阵已经成为稀疏矩阵，权值矩阵中为0表示该连接被移除，因此这些位置的梯度被舍弃（置0）。...a_c.PNG 上图描述了压缩率和准确率的关系，在可以发现无论是单独使用量化与剪枝还是组合使用，都可以在一定的压缩率下达到不损失精度的压缩，同时效果均优于SVD 量化位数vs准确率 ?...可以发现对于论文评估的这种网络，全连接层使用2bit量化，卷积网络使用5bit量化就可以达到很好的结果，同时剪枝对量化的影响很小，可以认为两个过程互不干扰。 质心初始化方法 ?...目前，剪枝/稀疏矩阵的运算已经广泛被各种框架支持，然而量化的支持很少，因此可以考虑重写CPU库或设计专用ASIC以实现量化网络的高效运算。
标题：ICML 2023 | LoSparse：低秩近似和结构化剪枝的有机组合 收录于合集 #低秩近似 #ICML 2023 #结构化剪枝 1....动机&背景 Transformer 模型在各种自然语言任务中取得了显著的成果，但内存和计算资源的瓶颈阻碍了其实用化部署。低秩近似和结构化剪枝是缓解这一瓶颈的主流方法。...然而，作者通过分析发现，结构化剪枝在高稀疏率时往往不可避免地删除表达神经元，这将导致模型性能严重降低。...为了解决结构化剪枝和低秩近似的局限性和困难，本文提出了一种新的模型压缩技术 LoSparse（Low-Rank and Sparse approximation），该技术通过低秩矩阵和稀疏矩阵的和来近似权重矩阵...LoSparse 在单个线性投影矩阵的示意图（两部分并行进行前向传递） 3.1 低秩矩阵和稀疏矩阵的近似 给定一个权重矩阵 W \in \mathbb{R}^{d_1 \times d_2} ，通常采用结构化剪枝稀疏矩阵
Apple.Turicreate模块中本来是有可视化.show()模块，但是4.0版本之后移除了。 感谢apple工程师耐心+ 详细推荐了networkX。...的graph。...Networkx2Turi()就是这么生成的。 pos代表每个点的位置，一般来说很难定义这个坐标。...node_color每个点的颜色，此时的y代表黄色； with_labels每个顶点是否带文字内容； node_size每个点的大小。.... ---- 三、更好地绘图 我们想根据每个点的重要性来判定顶点的大小与颜色，来看一下apple.turicreate中如何获得顶点的度： # 如何要绘制不同点的颜色 # node_color=range
通道剪枝（Channel Pruning）通过移除神经网络中冗余通道，达到加速神经网络推理过程和压缩模型体积的效果，还可以获得实际的加速效果，然而当前基于结构正则化的通道剪枝方法忽略了神经网络中连续层之间的关联关系...由于对神经网络进行通道剪枝后获得的是结构化稀疏的网络，因此不需要特殊的硬件支持就可以获得实际的加速效果。...目前很多网络轻量化的工作[1,2,3]利用结构稀疏正则化（下文简称为结构正则化）来对神经网络进行通道剪枝。...然而当前基于结构正则化的通道剪枝方法将结构正则化分离地应用于神经网络中的各个层的out-channels，忽略了神经网络中连续层之间的关联关系，本研究称之为分离式的结构正则化。...Out-In-Channel结构稀疏正则化 连续两层网络的关联关系如图1所示，本研究用相同的颜色来标识连续层之间相互对应的out-channel和in-channel。
剪枝流程 在正式介绍剪枝流程前，我们需要先了解什么是 pruner，mask 和 SpeedUp。 pruner：使用具体的剪枝算法实例化的剪枝器。...图3：多头自注意力机制的剪枝和再训练流程示意图 在进行剪枝前，用户需要选定一个剪枝算法并实例化相应的 pruner。...嵌入层和前馈神经网络的剪枝，以及基于动态蒸馏机制的模型再训练 嵌入层和前馈神经网络的剪枝过程与多头自注意力模块的剪枝过程类似。此处使用 Taylor 剪枝算法对嵌入层和前馈神经网络进行剪枝。...实验结果 通过调整 regular_scale 参数的值和前馈神经网络的剪枝次数，研究员们得到了具有不同稀疏度和性能的模型。...随着前馈神经网络剪枝次数的增加，模型总的稀疏度有所增加，同时模型的性能有所下降，且随着模型总稀疏度的增加，模型的性能下降程度逐渐增大。
密集索引和稀疏索引的区别 密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值 稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项 Mysql存储引擎 InnoDB 若一个主键被定义，该主键则作为密集索引 若没有主键被定义...，该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引 若不满足以上条件，innodb内部会生成一个隐藏主键（密集索引） 非主键索引存储相关键位和其对应的主键值，包含两次查找
之后，我们介绍压缩、正则化和加速方面之前的研究。 第三章 神经网络剪枝 现代深度神经网络使用非常多的参数以提供足够强大的模型，因此这种方法在计算量和内存上都需要足够的资源。...在该图的案例中，共有三层神经网络，剪枝前第 i 层和 i+1 层间的连接为密集型连接，剪枝后第 i 层和 i+1 层间的连接为稀疏连接。当所有与神经元相联结的突触都被移除掉，那么该神经元也将移除。...图 3.1：对深度神经网络的神经元与突触进行剪枝。 在初始化训练阶段后，我们通过移除权重低于阈值的连接而实现 DNN 模型的剪枝，这种剪枝将密集层转化为稀疏层。...在本章节以下部分中，我们提供了如何剪枝神经网络和再训练模型以保留预测准确度的方法。我们还展示了剪枝后模型在商业化硬件上运行所产生的速度与能源效率提升。 ?...这三个方面遵循相同的原则：利用神经网络的稀疏性进行压缩、正则化和加速。 ?
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