移远通信2023年年度董事会经营评述
结合此前获得的ISO26262安全认证,公司车载产品持续快速演进,基于5G、LTE-A/LTE、C-V2X车规级通信模组,加大车载智能模组、Wi-Fi&BT模组、GNSS定位模组、UWB模组、车载天线等多产品矩阵落地力度,增强产品需求管理、研发、验证的投入力度,同时结合自有智能制造中心的优势,解决了车载产能拓展周期长的痛点。公司凭借强大的...
DeepMind攻克50年数学难题!AlphaZero史上最快矩阵乘法算法登...
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--以至于人们不知道如何有效地将两个小到3x3的矩阵相乘。在Nature的新论文中,我们探讨了现代人工智能技术如何推进新矩阵乘法算法的自动发现。AlphaTensor...
醍醐灌顶,这才是所有线性代数老师应该教给你的,矩阵的知识!
当我们通过乘法规则将其乘以一个2x2矩阵时,得到一个新的矢量,这个矢量是(1,3)。所以输入一个矢量,矩阵将其缩/放并旋转得到一个新的矢量。这就是矩阵对矢量做事,在这种情况下,不同的输入将被旋转和缩放得到不同的结果,稍后我们会看到。现在有些矩阵要简单得多,比如这个矩阵只是旋转,将一个矢量放进去(即乘...
矩阵特征值分解与主成分分析
xTSx=xTATAx=(Ax)TAx=|Ax|2xTSx=xTATAx=(Ax)TAx=|Ax|2,此时如果矩阵AA的各列线性无关,由于向量xx是非零的,因此就能保证所有的Ax≠0Ax≠0,那么就有|Ax|2>0|Ax|2>0恒成立,此时的对称矩阵ATAATA所有的特征值λi>0λi>0,矩阵是正定的。如果矩阵AA的各列线性相关,那么x≠0x≠0...
英伟达系列芯片如何赋能智能汽车开发?
,基于压缩感知的思路是:在测量矩阵Φ和稀疏变换矩阵Ψ已知的情况下,由信号的M个测量y来重构原始N维信号x。这里的关键是:如果信号s足够稀疏,那么对于y的M个测量就可以重构N维原始信号。这个问题可以由以下的优化问题来描述:3、稀疏矩阵的优化...
如何在10分钟内快速掌握营销的54个知识点?
20.通用电气矩阵:“通用电气矩阵”是在“波士顿矩阵”的基础上,用“竞争实力”代替了“相对市场份额”作为横轴;用“行业吸引力”代替了“市场增长率”作为纵轴,“竞争实力”分:强、中、弱;“行业吸引力”分:高、中、低;把2x2的四象限矩阵,拓展为3x3的九宫格(www.e993.com)2024年10月26日。
【资讯】超全汇总!机器学习常用术语词汇表
将一个或多个由前趋的**卷积层**创建的矩阵压缩为较小的矩阵。池化通常是取整个池化区域的最大值或平均值。以下面的3x3矩阵为例:池化运算与卷积运算类似:将矩阵分割为多个切片,然后按步长逐个运行卷积运算。例如,假设池化运算按1x1步长将卷积矩阵分割为2x2个切片。如下图所示,进行了四个池化运算。假设...
加入联邦学习的客户端设备——随机选择真的好吗?
作者对这两个数据库都使用了CNN模型,首先是32个通道和ReLU激活的3x3卷积层,然后是64个通道和ReLu激活的3x3卷积层,大小为2x2的MaxPooling层,128个单元和ReLu激活的全连接层,以及10个单元和ReLu激活的全连接层。Dropout0.25加在MaxPooling层之后,Dropout0.5加在最后一个...
工程之道,深度学习推理性能业界最佳优化实践
3Winograd在深度神经网络中,卷积计算占据了绝大部分的时/空复杂度,Im2col+MatMul可以提高访存友好性,但无益于时间复杂度的减少,因此卷积计算优化实践中诞生了Winograd算法,具体数学原理可参见论文[2]。Winograd算法主要应用于卷积核为3x3,步幅为1的2D卷积神经网络,其参数表示为F(mxm,rxr),其中mxm是运算之后...
是时候放弃循环神经网络了!|神经网络|卷积神经网络_新浪科技_新浪网
降维:这正是上图中的例子,例如将4x4图像被2x2卷积核降维至3x3图像,这称为有效填充。维数保持不变:在这种情况下,在使用卷积核之前,原始图像用其周围的零来进行填充。例如,一个4x4图像被填充到5x5矩阵中,然后被一个2x2卷积核核进行卷积操作后缩小为4x4图像(原大小)。这称为相同的填充。