猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?|卷积|宠物|傅立叶|驯养动物...
具体计算过程:卷积是将窗口扫描到的3x3矩阵元数值,与卷积核的3x3矩阵元数值逐一相乘再全部加起来,将得到的结果写到与窗口中心对应的1x1位置中。最后得到的(更大的,图中是7x7的)输出矩阵,就是卷积的结果。图6:神经网络识别x时的卷积计算也可以说,卷积核的作用,类似于代表某个模式的d-函数,它能把这个模式从原...
50年后,矩阵乘法迎来全新突破!
计算一个4x5的矩阵乘以一个5x5的矩阵,传统算法需要进行100次乘法运算;而用在此之前的最佳算法来计算,这个数字可以减少到80次;现在,AlphaTensor发现的算法只需76次乘法就能完成运算。总的来说,AlphaTensor在超过70种大小各异的矩阵上击败了现有的最佳算法。比如它将两个9×9的矩阵相乘所需的步数从511减少到498,...
创造矩阵乘法50年最新纪录,DeepMind开发新式算法,提升20%计算速度
图|两个3x3的矩阵相乘(来源:DeepMind)直到1969年,德国数学家沃尔克·斯特拉森(VolkerStrassen)证明,一个由两个数字组成的两行矩阵与另一个同样大小的矩阵相乘,并不需要8次的乘法计算才能得到最后的结果,可以通过技巧简化为7次。该过程中拥有一些额外的加法运算,使运算效率得以进一步提升。这种矩阵乘法被...
Nature封面:DeepMind推出AlphaTensor,用AI发现矩阵乘法算法
AlphaTensor玩的单人游戏,目标是找到正确的矩阵乘法算法。游戏状态是一个由数字组成的立方数组(灰色表示0,蓝色表示1,绿色表示-1),它代表了要完成的剩余工作。举例而言,如果学校里教的传统算法可以使用100次乘法完成4x5与5x5矩阵相乘,通过人类的聪明才智可以将这一数字降至80次。与之相比,Alpha...
基于风险的测试:包含最佳实践的综合指南
每个已识别风险的可能性和影响都经过评估,并被评为低、中或高可能性,以及轻微、中等或严重的影响。结果值将相应的测试用例定位在3X3网格上。要量化可能性和影响,请将这两个值相乘以计算风险优先级数。然而,在大多数情况下,风险水平也是定性分析的,涉及的技术是风险矩阵。这用于查找风险的概率和影响。
Numpy 闯关 100 题,你能闯几关?|向量|随机数|numpy|整数_网易订阅
86.考虑p个nxn矩阵和一组形状为(n,1)的向量,如何直接计算p个矩阵的乘积(n,1)?(★★★)(提示:np.tensordot)#Author:StefanvanderWaltp,n=10,20M=np.ones((p,n,n))V=np.ones((p,n,1))S=np.tensordot(M,V,axes=[[0,2],[0,1]])...
卷积神经网络数学原理解析
我们的方法和我们在密集连接的神经网络中使用的方法几乎是一样的,唯一的不同是这次我们将使用卷积而不是简单的矩阵乘法。正向传播包括两个步骤。第一步是计算中间值Z,这是利用输入数据和上一层权重W张量(包括所有滤波器)获得的卷积的结果,然后加上偏置b。第二步是将非线性激活函数的应用到获得的中间值上(我们的...
如何让你的深度神经网络跑得更快
低秩矩阵分解低秩矩阵分解的主要思想为通过揭示数据中存在的潜结构,我们可以得到数据的压缩表征。LRMF将原始矩阵分解为低阶矩阵,同时保留了潜在结构,解决了稀疏性问题。在深度网络CNN中,卷积层通常有着非常密集的计算。因此,通过减少卷积运算的数量,可以压缩网络,增加整体加速。
「图解线性代数」-以动画方式轻松理解线性代数的本质与几何意义
向量(1,1.5)在变换后的位置,其实就是变换后基向量的线性表示,也可以看到矩阵的乘法是如何计算的:类似对于(-1,-3)变换后的位置,也是一样的计算方法:可以再次观察上面动画来体会,验证算出的结果.下面再看其他的变换矩阵这里矩阵A的对角线中(0,2)含有一个0的情况,观察下面动画:...
用代码构建机器心智,人类离这个目标还有多远?
将三大学科成果的复合训练体系与微软小冰三大学习器相乘,必然会大大加速小冰的成长,也让我们朝向“用代码构建机器心智”的目标走近了一小步。总而言之,无论情感计算框架,又或是人工智能创造,都不是微软小冰乃至微软人工智能研发部门的最终目标,或许,构建“人工心智”(ArtificialMind)才是。特别...