AI如何理解高阶结构?拓扑深度学习基础 | 周四直播·几何深度学习...
首先,我们将介绍多种拓扑数据高阶表示模型,如基于具有高维结构的拓扑对象——单纯复形、胞腔复形,以及基于超图的数据表示模型。相比于传统的图表示模型,这些模型具有更复杂的结构,更能揭示数据间的高阶关系。接着,我们将介绍这些模型的邻居结构,以及基于这种邻居结构的信息传递机制,这是将这些数据表示模型应用于深度...
云平台智慧供热系统 | 拓扑结构示意图
云平台智慧供热系统|拓扑结构示意图青岛和晟测控云平台智慧供热系统是基于热网综合运行管理而生的智能化远程监测控制平台。其采用华为云端服务器,费用节省,稳定可靠,安全性强。其主要由热网监控中心、数据传输网络和计量监控终端三部分组成。通过图例的拓扑结构,可直观了解云平台智慧供热系统组成及工作流程。1.热网...
像生物网络一样“生长”,具备“结构可塑性”的自组织神经网络来了
机器之心编辑部生物神经网络有一个重要的特点是高度可塑性,这使得自然生物体具有卓越的适应性,并且这种能力会影响神经系统的突触强度和拓扑结构。然而,人工神经网络主要被设计为静态的、完全连接的结构,在面对不断变化的环境和新的输入时可能非常脆弱。尽管研究人员对在线学习和元学习进行了大量研究,但目前最先进的神...
图文并茂分享UML之「部署图」
部署图(DeploymentDiagram),也称为实施图,它和组件图一样,是面向对象系统的物理方面建模的两种图之一。组件图是说明组件之间的逻辑关系的,而部署图则是在此基础上更进一步,描述系统硬件的物理拓扑结构及在此结构上执行的软件。部署图可以显示计算节点的拓扑结构和通信路径、节点上运行的软件组件。在UML中,部署图显...
当机器学习遇见拓扑:拓扑数据分析与拓扑深度学习
2)贝蒂数:贝蒂数是在拓扑数据分析(TDA)中常用的拓扑不变量,用来描述拓扑空间的复杂度。零维的贝蒂数表示连通分支的数量,一维贝蒂数表示独立环路的数量,二维贝蒂数表示“空心”球面的数量,等等。图10.Betti数描述分子结构2.3过滤流过程过滤流过程(filtration)是拓扑数据分析的核心概念。这个过程可以理解...
60岁!PKU WiFi 只是它的别名
为了彻底解决这一症结,北京大学校园网实行了拓扑结构改革,即打破从前按照区域划分的网络结构,将无线网的管理层与数据流量转发层分离,由管理层统一规划无线网IP地址,保障了设备在移动过程中的网络连续性,为校园网中的每个设备提供便捷的网络服务;如此一来,同学们在图书馆使用电子校园卡完成借书之后,即使不再重新认证,也...
GPT-4 Turbo 发布 | 大模型训练的新时代:超算互联网的调度与调优
英伟达DGXGH200,256个GPU组成的完全连接的NVIDIANVLink交换机系统拓扑结构要高效发挥算力集群能力,打破通信墙是唯一的选择。随着集群中显卡数量的增长,如果算力不能线性提升,就无法充分利用高价购买的GPU能力。目前,最佳的方式是通过高速互联打破通信墙,允许万卡规模集群中的跨GPU数据交换,保证数据交换畅通无...
中国芯粒技术如何发展?院士专家重磅发布!
MCM-3D-NoC[29]架构基于有源基板,芯粒间采用芯粒堆叠互连的三维(3D)堆叠拓扑结构。此外,POPSTAR[30][31]基于光电连接的芯粒间环形(Ring)结构,以及无缓冲多环(Multi-Ring)结构[32]属于通用拓扑。图3.3典型的拓扑网络[35][43]当网络流量不均衡或动态变化,通用、规则的拓扑结构无法适配当前流量需求将导致拥塞,...
中国科学院自动化研究所联合上海交大在图神经网络的高效计算方面...
在算法设计方面,研发团队提出了端到端的图拓扑自适应的混合量化算法A2Q,在保证模型精度的前提下极大地压缩了图数据。实验结果表明,相比于使用FP32格式存储的图神经网络模型,该压缩方法能够在精度几乎无损的情况下实现高达18.6倍的压缩比。在专用推理架构方面,研究针对压缩算法特性和图数据特性设计了一款专用加速器MEGA...
...Bronstein从代数拓扑学取经,提出了一种新的图神经网络计算结构!
图形神经网络(GNNs)通常将其计算图与输入图的结构相一致。但是,图是GNN的正确计算结构吗?最近的一系列论文挑战了这一假设,用来自代数拓扑学领域的更普遍的对象取代了图,这提供了多种理论和计算优势。作者|MichaelBronstein等人编译|黄楠、bingo...