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处理器Xanadu团队:探索

在本文中,我们将讨论如何使一个成为一个体,大幅加快运行速度和。本文不需要科学或数学背景(即使你不了解)。更详细的信息可以访问论文。 那么技术能为此做些什么呢?在Xanadu,我们一直在研究如何将一种嵌入到系统中。我们首先使用的相干性,即一个系统可以同时存在多种状态组合 – 我们称之为相干叠加。 例如,下图展示了我们可以在2个位中存储4个元的任何配置! ? 通过使用这种方法在位中嵌入元,并访问更大的存储容,我们可以解锁大算法,这可以帮助我们加速处理。 在这里遇到的第一个问题是选择架构,让我们知道哪种算法最能发挥所提供性能优势。这篇文章重点介绍Hopfield,它是一个所有元都以可变权重相互连接的结构(就像完全图)。 我们认为,Hopfield可以通过求逆包含所有元之间权重信息的矩阵,而在单个步骤中运行。然后,利用上面讨论的位嵌入方法,我们可以李勇著名的HHL算法来处理Hopfield

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好嗨哟~谷歌新进展揭秘

谷歌人工智能团队最近发表了两篇论文,这两篇论文在理解计算机对学习任务的作用方面取得了进展。第一篇论文构建了一个模型,来研究如何在处理器上执行分类任务。 用更大的设备跟踪这一领域的研究可能会导致学习模式的能力不如流行的。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.06002 ? 进行分类。 上图描述了一个简单的,相比于典型深度中的隐藏层,图中的方框表示纠缠行为或者说是「门」。在超导位环境中,可以通过对应每个方框的微波控制脉冲实现这一点。 在论文《Barren plateaus in quantum neural network training landscapes》中,谷歌聚焦于的训练、探查中的关键难题,即梯度消失 该研究为构建、训练提供了改进的阶梯。特别是,使用谷歌硬件对的实验实现,能够让我们在近期内快速探索

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    教你在典计算机上搭建一个,已开源

    作者 | Sashwat Anagolum 编译 | 张大倩、陈彩娴 本文将教你搭建简单的二分类,并在典计算机上运行,该项目已开源。 构建与传统的方式并不完全相同——它没有使用带权重和偏置的元,而是将输入数据编码为一系列比特,应用一系列门,并改变门的参数,使损失函数最小化。 接下来,我们首先会介绍传统的工作原理,如果你对此已很熟悉,可以直接跳到第3节阅读如何搭建。 1 权重、偏差和构建模块 几乎人人都知道。 3 工作原理 首先,我们向提供一些数据x,这些数据x通过特征图传递——通过特征图,我们可以将输入的数据转换成某种形式,从而构建输入态: ? 我们找到了一种在计算机上解析计算梯度的方法——现在剩下的就是建立我们的了。 5 建立 我们导入所有模块: ? 看看我们的数据,这是一版删除了一个类的IRIS数据集: ?

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    遇上计算:谷歌证明可训练图像分类

    另外计算还能解决中一些棘手问题,比如预防出现模型训练中的梯度消失问题。 ? 在第一篇论文中,谷歌构建一个模型,研究如何在处理器上执行的分类任务。 谷歌预计,随着计算机硬件规模的发展,未来QNN的能力将足够与匹敌,从而实现“霸权”。 ? 在第二篇论文中,谷歌专注于训练中的关键难题,即梯度消失或爆炸(vanishing or exploding gradients)的问题。 在传统的中,元权重良好的、无偏见的初始猜测通常与随机性无关,但是在某些情况下也存在一些困难。 计算恰恰能解决这方面的问题。 这项工作对未来初始化和训练的策略具有指导意义。谷歌希望从这些几何状态中能获得启发,实现训练的新算法。 ? 实现霸权 谷歌今年在计算领域动作频繁。

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    能给人类永生吗?爱因斯坦的「幽灵超距作用」或可实现「意识永存」

    那么,能让人类获得永生吗? 这项工作对于弥合物理学和典物理学之间的鸿沟大有帮助。如果扩大规模,最终将完全滑出典物理学的范围。 如果这些鼓组件只是用来输出干扰的微小,那么我们可以想象它们一路扩展到数十亿个鼓。 ? 人类的大脑被认为是一个有机的,它的功能很像人工智能开发者用来模仿艺术品或制作DeepFake的。 当然,我们的大脑要复杂得多。 但是,如果我们能够想象使一个星球或者一个产生纠缠,那么为什么不能把我们的大脑与彼此的大脑或人工相互纠缠呢? 如果你可以通过多个「分享」你的意识又会怎么样? 在2014年一篇讨论(QNNs)的论文中,作者表示: 尽管与潜在的「大脑性」讨论非常接近,但(QNN)并不打算用力学来解释我们的大脑功能。

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    当AI遇上计算:纠错系统或超越传统纠错策略

    马克斯·普朗克研究所的研究人员正试图利用这种计算机开发纠错学习的系统。 人工是一种模拟相互连接的细胞(元)行为的计算机程序——在这项研究中,大约有2000人工元相互连接。 学习纠错:在执行任务时,人工元活动的可视化 图片来源:马克斯普朗克光学研究所 该研究的主要想法可以概括为一下几点: 人工或能够超过其他纠错策略 在论文中,该团队证明了人工能够自我学习如何执行一项对未来计算机操作至关重要的任务 一个使用它的先验知识来训练另一个 解决方案是加一个额外的,作为第一个的教师(teacher)。 原则上,人工使用奖励系统进行训练。对于纠错系统,要成功恢复原始态,实际的奖励是必要的。

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    -BP

    感知器作为初代,具有简单、计算小等优点,但只能解决线性问题。 BP在感知器的基础上,增加了隐藏层,通过任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了异或等感知器不能解决的问题,并且BP也是CNN等复杂等思想根源。 1 基本概念 BP是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈,其最核心的特点就是:信号是前向传播,而误差是反向传播。 2 BP结构 BP包含输入层、隐藏层和输出层,其中,隐藏层可有多个,其中,输入层和输出层的节点个数是固定的(分别是输入样本的变个数和输出标签个数),但隐藏层的节点个数不固定。 以具有单隐藏层的BP为例,其结构如下图: ? 3 BP原理公式 以单隐藏层的BP为例,各阶段原理公式如下: 前向传播。

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    的简单例

    上次说了梯度下降用于简单的线性回归问题,这次将梯度下降用于较复杂一点的结构。 模型比较简单,分为三层,分别为输入层、隐藏层、输出层,每层节点数可以自己定义 每个元将输入信号加权求和,激活函数采用sigmoid函数 init函数初始化相关参数,包括随机初始化两个链接权重矩阵 self.activation_function(final_inputs) return final_outputs 这里的输入和输出只给一组数据作为训练样本,主要来说明训练的效果 n = neuralNetwork(3, 3, 3, 0.02) n.train([1.0, 0.5, 0.8],[0.2, 0.9, 0.5], 4000) 每1000次打印输出,可以看到的输出渐渐接近于我们给定的目标输出值

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    BatchNorm层与

    深度学习的往往比较深,要占用大的存储空间与计算资源,因此为了使其能用于小型设备之中,需要对模型进行压缩。这个演讲则围绕着对激活层(activation)参数的化进行。 Chai从过去的研究开始,讲述了化参数的难度,过去多年的研究研究出的化方法存在不是化误差极大,就是化效果不好的问题。 而Batch Norm的发现,提升了训练收敛的速度,也无意中改变了参数的结构,使得参数分布更为集中,降低参数数据占据的位深,使得数据得到归一化,从而使得参数更加容易被化,并且给出了大的数据分析。 随后,Chai从多年的LMS(learning management system)的研究成果进行总结分析,讲述Batch Norm层的出现为LMS带来了改变,归一化的数据帮助更好地收敛,同时BN的引入也降低了对小噪声 (也包括化噪声)的敏感程度。

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    综述

    深度模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中,并取得了巨大成功。然而,由于存储空间和功耗的限制,模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 目前工业级和学术界设计轻模型主要有4个方向:(1)人工设计轻模型、(2)基于架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)的自动化设计; 2人工设计 MobileNet V1&V2,ShuffleNet V1&V2有一个共同的特点,其架构都是由基本Block单元堆叠,所以本章节首先分析基本Block架构的异同点,再分析整个的优缺点 3 NAS与架构搜索 卷积(CNN)已被广泛用于图像分类、人脸识别、目标检测和其他领域。 NAS设计的与传统手工设计异同,以及NAS的发展方向。

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    综述

    导言 深度模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中,并取得了巨大成功。然而,由于存储空间和功耗的限制,模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 目前工业级和学术界设计轻模型主要有4个方向: (1)人工设计轻模型; (2)基于架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)的自动化设计 2、人工设计 MobileNet V1&V2,ShuffleNet V1&V2有一个共同的特点,其架构都是由基本Block单元堆叠,所以本章节首先分析基本Block架构的异同点,再分析整个的优缺点 图17 卷积运算汇总参考图 3、NAS与架构搜索 卷积(CNN)已被广泛用于图像分类、人脸识别、目标检测和其他领域。 NAS设计的与传统手工设计异同,以及NAS的发展方向。

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    -MobileNet V1

    MobileNet是Google提出的一种使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)构建的、更加适合移动端和嵌入式应用的轻。 该在Object Detection、Finegrain Classification、Face Attributes和Large Scale Geo-Localization等领域都有广泛的应用。 与Resnet类似,过几个版本的迭代,MobileNet已成为领域的基础设施。 具体的原理如下: image.png Standard Convolution计算代价 image.png 举个栗 image.png Depthwise Convolution的计算代价 MobileNet结构 MobileNet单层Layer的结构如下图右侧图所示,共有28层(不计最后的Fully Connect Layer和SoftMax Layer)。

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    卷积的Helloworld例

    下面是keras官方的卷积在github上的例。 和原版的唯一区别是:mnist的数据因为在国外(由于访问外国站的原因,报错Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets data, split between train and test sets #(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() #把原版的上的数据下载到本地

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    为了描述,我们先从最简单的讲起,这个仅由一个“元”构成,以下即是这个“元”的图示: ? 同时可以看到,以上的例中有3个输入单元(偏置单元不计在内),3个隐藏单元及一个输出单元。 将参数矩阵化,使用矩阵-向运算方式,我们就可以利用线性代数的优势对进行快速求解。 最常见的一个例是nl 层的,第1 层是输入层,第nl 层是输出层,中间的每个层l 与层l+1 紧密相联。 这是一个前馈的例,因为这种联接图没有闭环或回路。 也可以有多个输出单元。比如,下面的有两层隐藏层: L2及L3 ,输出层L4有两个输出单元。 ?

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    例程下载: .zip 介绍 如今,科学家正在努力探索人脑的奥秘,他们试图通过模仿人脑,来找到大数据的解决方案。 “感知器”如何充当人工元?——前向 3. 什么是的权重? 4. 生物体内的元权重是多少? 5. 中激励函数起什么作用? 6. 生物体内什么东西起到了元激励函数的功能? 7. 反向传播如何工作? 8. 反向传播的确切的数学逻辑是什么? 9. 如何实现反向传播? 1.人脑是如何工作的? 可见,权重是将节点彼此连接起来的一种工具,也是训练减少错误的一个因素。通过多次测反向传播、前向传播并进行权重校准,可以获得新的权重和准确的输出值,从而降低误差。 的最大优缺点是: 归一化的数据集和选择最优解可以使我们在海的训练数据中得到更精确的输出; 系统性能和准确度取决于权重,如果你的权重在合适的区间中,那就可以得到性能和准确性的提高; 相比其他的方式

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    Udacity Machine Learning Neural Networks ---- 什么是 Neural Networks? ? Perceptio...

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    搭建基本模块——元 在说之前,我们讨论一下元(Neurons),它是的基本单元。元先获得输入,然后执行某些数学运算后,再产生一个输出。比如一个2输入元的例: ? 搭建 就是把一堆元连接在一起,下面是一个的简单举例: ? 这个有2个输入、一个包含2个元的隐藏层(h_1和h_2)、包含1个元的输出层o_1。 一个例:前馈(Feedforward) 我们假设上面的里所有元都具有相同的权重w=[0,1]和偏置b=0,激活函数都是sigmoid,设h_1,h_2,o_1表示它们所代表元的输出。 可以具有任意数的层,这些层中具有任意数元。基本思想保持不变:给提供输入(input)通,然后从里面得到输出(output)。 4.训练一个(第二部分) 我们现在有一个明确的目标:尽减少的损失。我们知道我们可以改变的权重和偏差以影响其预测,但我们如何以减少损失呢? 本节使用了一些多变微积分。

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    参数与tensorflow变

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 中的参数是实现分类或回归问题中重要的部分。 在tensorflow中,变(tf.Variable)的作用就是保存和更新中的参数。和其他编程语言类似,tensorflow中的变也需要指定初始值。 因为在中,给参数赋予随机初始值最为常见,所以一般也使用随机数给tensorflow中的变初始化。 在tensorflow中,一个变的值在被使用之前,这个变的初始化过程需要被明确地调用。以下样例介绍了如何通过变实现的参数并实现前向传播过程。 从这段代码可以看出,当声明了变w1、w2之后,可以通过w1和w2来定义的前向传播过程并得到中间结果a和最后答案y。

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    vs. 支持向

    image.png 在2010年中期兴起之前,支持向机在高维预测问题中的应用比如文本分类和语音识别。 设备互联的出现使得大的数据收集成为可能,为提供了急需的训练数据。 image.png 2.每层隐藏层的隐藏层数和元数:单层可以给出较为合理的结果,但将它们堆叠在一起可以提高的学习能力。用于人脸检测的多层将胜过单层。 6.更快的优化器:优化器计算反向传播信号,这有助于调整所有层的元权重。优化器的性能和速度对的训练速度有直接影响。鲍里斯·波利亚克于1964年进行的动优化是所有优化者的先驱。 让我们看一下从2000年开始的与支持向机的已发表文章趋势。的文章有很大的提升,并且在过去七年的积极研究中超过了SVM。我希望机器学习算法之间的混战会带来更好和更智能的产品。

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