北大团队打造数据流架构,解决视觉Transformer加速难题
但是,相比卷积神经网络,Transformer模型的参数量和计算量有着显著增加,因此在端侧芯片面积、功耗等相对比较受限的场景中,面临着更高的部署挑战和计算挑战。使用FPGA进行视觉Transformer加速很有前景,但也很有挑战性。现有的基于FPGA的视觉Transformer加速器主要依赖于时序架构,该架构通过重用相同的硬件块来处...
北大团队打造数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉...
但是,相比卷积神经网络,Transformer模型的参数量和计算量有着显著增加,因此在端侧芯片面积、功耗等相对比较受限的场景中,面临着更高的部署挑战和计算挑战。使用FPGA进行视觉Transformer加速很有前景,但也很有挑战性。现有的基于FPGA的视觉Transformer加速器主要依赖于时序架构,该架构通过重用相同的硬件块来处...
基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型
一般地,传统的神经网络架构是通过纵向地堆叠神经网络层形成的,因此需要确定神经网络架构中的层数,各神经网络层的连接方式(诸如短路连接、并行等),以及各神经网络层的神经网络类型。常用的神经网络层有全连接层(FullyConnectedlayers,FC),循环神经网络层(RecurrentNeuralNetworks,RNN),和卷积神经网络层(Convolutional...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
现有卷积神经网络架构(A)和Transformer架构(B)以及团队所提出DUCT(Transformer架构中的动态一元卷积神经网络)块对比图。尽管此前的研究将卷积及Tranformer层以(C)集成,近期的趋势为以块状方式交替Transformer和卷积神经网络(D)。团队所提出的DUCT(E)为并行架构,在块状设计中结合了动态局部增强模块、一元共现激励模块和多...
万字综述,Transformer架构在脑科学与脑疾病中有何应用?| 追问观察
神经影像数据的特点是其高维和空间结构的性质,通常需要模型来理解复杂的空间关系和时间动态。这些功能并非Transformer本身提供。此外,Transformers严重依赖自注意力机制,这些机制擅长捕捉远程依赖性,但可能会忽略对解释神经成像数据至关重要的局部空间特征。这种疏忽可能导致神经影像数据集的处理效率降低,其中局部特征和空间层次...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
从结果来看线性模型预测的效果最差(www.e993.com)2024年10月23日。将单步线性模型踢出以方便观测其他模型预测的误差情况,可以看到预测效果最好的是多步线性模型,其次为卷积神经网络。其中属于循环神经网络的LSTM模型预测效果在验证集和预测集差异较大。我们通过改变随机数等方式用相同模型进行预测,发现模型整体的预测稳定性比较一般。其中结构比较简单...
智驾进程发力?小鹏、蔚来端到端模型上车
端到端大模型的基础是深度学习和人工智能,它通过统一的神经网络架构来实现从环境感知到车辆控制的自动化操作。该模型通过摄像头、激光雷达、雷达等传感器收集的原始数据,使用卷积神经网络(CNN)进行图像识别与处理,再通过循环神经网络(RNN)对时间序列进行处理,最终生成控制指令,从而完成感知、决策、控制的闭环操作。
可在数据限制下训练高维因果结构,德国DZNE提出一种深度神经架构
该团队将卷积神经网络和图神经网络结合在因果风险框架内,提供了一种在高维、噪声和数据限制条件下明显有效的方法,这些条件是许多应用(包括大规模生物学)的特征。在实验中,研究人员发现所提出的方法可以有效地识别数千个变量中的新因果关系。结果包括广泛的(线性和非线性)模拟(其中基本事实是已知的并且可以直接比较),...
卷积神经网络CNN架构实现细胞生长和作用机制的数据提取
因此生成卷积神经网络CNN架构(convolutionalneuralnetwork),它的两大工作特点提取特征、数据降维,非常符合数据及超大数据的提取,并根据细胞研究人员给出的目标要求进行人工智能运算。提取特征:卷积操作提取图像特征,如边缘、纹理等,保留图像特征。数据降维:池化操作大幅降低参数量级,实现数据降维,大大减少运算量,避免过...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
因此,人们尝试用光的方式构建神经网络,实现深度学习架构;光神经网络(ONN)随着时代的要求应运而生。它具有高带宽、高互联和内部并行处理的特点,可以加速软件和电子硬件的部分运算,甚至达到“光速”,是一种很有希望取代人工神经网络的方法。在光子神经网络中,矩阵乘法可以以光速进行,能有效解决人工神经网络中的密集矩阵...