扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
黑箱优化,也称为机器学习中的基于模型的优化,涵盖了各种应用领域,如强化学习、计算生物学和商业管理[54,57,118,188–192]。解决数据驱动的黑箱优化与传统优化不同,因为与目标函数的交互超出了预先收集的数据集是禁止的,这减少了顺序搜索最优解的可能性。相反,人们旨在从预先收集的数据集中提取相关信息,并直接...
微软AR/VR专利分享基于优化的深度学习参数模型拟合
能够以准确、鲁棒和快速的方式将人体、手或脸的参数模型拟合到稀疏的输入信号中,这有望显著提高AR和VR场景的沉浸感。在处理所述问题的系统中,通常第一步是直接从输入数据回归参数模型的参数。但转换和优化系统以高性能运行需要定制实现,这需要工程师和领域专家投入大量时间。对噪点输入数据拟合参数模型是计算机视觉中...
更通用、有效,蚂蚁自研优化器WSAM入选KDD Oral
我们没有发现三个SAM-like优化器之间有明显的差异,但它们都优于基础优化器,表明它们可以找到更平坦的极值点并具有更好的泛化能力。标签噪声的鲁棒性如先前的研究[1,4,5]所示,SAM类优化器在训练集存在标签噪声时表现出良好的鲁棒性。在这里,我们将WSAM的鲁棒性与SAM、ESAM和GSAM进行了比较。
ICLR 2024 | 首个零阶优化深度学习框架,MSU联合LLNL提出DeepZero
值得注意的是,在90%至99%的稀疏区间中,DeepZero优于(2),展示了DeepZero中梯度稀疏性相对于权重稀疏性的优越性。b)黑箱防御当模型的所有者不愿意与防御者共享模型细节时,会出现黑盒防御问题。这对于使用一阶优化训练直接增强白盒模型的现有鲁棒性增强算法构成了挑战。为了克服这一挑战,ZO-AE-DS...
深度学习模型部署与优化:策略与实践;L40S与A100、H100的对比分析
通过将Batchnorm算子替换为Scale算子,可以在模型部署阶段优化功耗和性能。然而需要注意的是,这种优化策略只适用于部署阶段,因为在训练阶段,Batchnorm算子中的参数被视为变量而不是常量。此外,这种优化策略会改变模型的结构,降低模型的表达能力,并且可能影响模型在训练过程中的收敛性和准确率。
700亿参数LLaMA2训练加速195%,开箱即用的8到512卡LLaMA2全流程...
Colossal-AILLaMA-2训练/微调方案的高性能来源于新的异构内存管理系统Gemini和高性能算子(包括Flashattention2)等系统优化(www.e993.com)2024年7月27日。新Gemini提供了高可扩展性、高鲁棒性、高易用性的接口。其Checkpoint格式与HuggingFace完全兼容,减小了使用和转换成本。其对于切分、offload等的设置更加灵活且易用,能够覆盖更多硬件配置下的LL...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
??多传感器融合:尽管是纯视觉方案,但在某些情况下,可以结合其他传感器(如IMU、GPS)进行数据融合,提高系统的鲁棒性。??实时处理与优化:优化算法和硬件,使系统能够在实时性和计算资源之间找到平衡。纯视觉方案的优势纯视觉方案相比传统的多传感器融合方案,具有以下优势:...
深入解析卷积神经网络的池化层:优化特征提取与减少计算量
同时,池化层具有平移不变性和参数数量减少的优势,使得CNN在处理平移不变性问题时具有更好的鲁棒性和泛化能力。然而,池化层也存在一些问题和局限性,需要进一步的研究和改进。通过不断的创新和优化,池化层将在计算机视觉和深度学习领域发挥更加重要的作用。
哈工大联合新国立、上交大研究人员提出新型TSM软体机械手!
以上结果表明,研究团队提出的这一控制方法不仅大幅增强了TSM的运动精度与鲁棒性,更为其在多样化复杂场景中的广泛应用奠定了坚实基础。展望未来,随着技术的持续精进与迭代优化,TSM有望在人类协作与辅助机器人领域扮演更加关键的角色。参考文章:httpsieeexplore.ieee/document/10577463/authors...
工业元宇宙AI超级终端“派中心一体机”问世
知识库方面,配备专门的知识训练工具,轻松上传结构性、非结构性文档,即可训练专属领域大模型,还可根据需要调整模型参数,优化模型性能。多智能体协同解决企业工作流复杂现实问题支持多智能体协同作业,共同完成复杂任务。支持分布式部署和计算,提高系统可扩展性和鲁棒性,适配企业复杂工作流。每个智能体都具有自主性,能够...