猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?|信号|卷积|宠物|傅立叶|驯养...
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4: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...
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:)直到1969年,德国数学家沃尔克·斯特拉森()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。这种矩阵乘法被称作算法。在过去的...
DeepMind攻克50年数学难题!AlphaZero史上最快矩阵乘法算法登...
此前的矩阵乘法的标准算法与Strassen的算法相比,后者在乘2x2矩阵时少用了一个标量乘法(7次而不是8次)。就整体计算效率而言,乘法比加法重要得多。通过研究非常小的矩阵(大小为2x2),他发现了一种巧妙的方法来组合矩阵的条目,从而产生一种更快的算法。尽管经过几十年的研究,这个问题的更大版本仍然没有得到解决-...
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,...
强化学习发现矩阵乘法算法,DeepMind再登Nature封面推出AlphaTensor
两个3x3矩阵相乘的例子。你可能没注意到,我们生活中处处隐藏着矩阵相乘,如智能手机中的图像处理、识别语音命令、为电脑游戏生成图形等都有它在背后进行运算。遍布世界各地的公司都愿意花费大量的时间和金钱开发计算硬件以有效地解决矩阵相乘。因此,即使是对矩阵乘法效率的微小改进也会产生广泛的影响。
Nature封面:DeepMind推出AlphaTensor,用AI发现矩阵乘法算法
两个3x3矩阵相乘的例子(www.e993.com)2024年10月26日。你可能没注意到,我们生活中处处隐藏着矩阵相乘,如智能手机中的图像处理、识别语音命令、为电脑游戏生成图形等都有它在背后进行运算。遍布世界各地的公司都愿意花费大量的时间和金钱开发计算硬件以有效地解决矩阵相乘。因此,即使是对矩阵乘法效率的微小改进也会产生广泛的影响。