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    突破百万亿参数规模,追求极致的效率和性价比:华人团队开源首个异构并行推荐系统训练框架Persia

    机器之心专栏 机器之心编辑部 Persia打破了前几代的推荐训练框架(同构的)设计思路,首次采用异构的设计思路,更合理地配置了CPU和GPU,实现了极致化的性价比。 个性化推荐是互联网行业提升 DAU (Daily Active Users)和收入的核心技术手段。随着深度学习的广泛应用,现代的推荐系统通过神经网络变相地「记住」用户的行为习惯,从而精准预测出用户的喜好。在移动互联网普及之后,用户的行为数据呈现几何级数增加,单位时间内产生和收集的用户行为数据更是极其庞大,因此需要更大的模型来对用户的兴趣编码。更

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    手机实时人工智能之「三维动作识别」:每帧只需9ms

    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)。

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    手机实时人工智能之「三维动作识别」:每帧只需9ms

    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)。

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