巴西科学院院士Eduardo A. B. Da Silva教授应邀作学术交流
EduardoA.B.DaSilva教授首先从视觉感知和3D光学成像信号处理出发,引出了能够表征空间中光线完整信息的七维全光函数,随后介绍了在沉浸式系统、虚拟现实和元宇宙中有着重要应用的简化全光函数,即四参数的光场。EduardoA.B.DaSilva教授对光场成像技术的原理和应用进行了深入浅出地介绍,并且还介绍了ISO/IEC的...
计算需求降为1%! 清华大学首次提出「二值化光谱重建算法」,代码全...
由此可见,当α足够大时,Tanh(αx)可以任意地逼近Sign(x),同时,我们的Tanh(x)既不是分段函数,也不会因为x落在[-1,1]之外而无法更新。更进一步,我们比较三个逼近函数的一阶导数,如图5下边一行所示,??Clip(x)/??x与??Quad(x)??x的取值范围均为[0,1],这与??Sign(x)??x...
为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南
GPTQ可以将OPT-175B中的权重位宽减少到3或4位,还不会造成太大的性能损失,但它仅适用于模型权重而不适用于激活函数。异常值平滑众所周知,Transformer模型中激活函数比权重更难量化。SmoothQuant提出了一种智能解决方案,通过数学等效变换将异常值特征从激活函数平滑到权重,然后对权重和激活函数进行量化...
清华提出首个退化可感知的展开式Transformer|NeurIPS 2022
单曝光快照压缩成像(SnapshotCompressiveImaging,SCI)的任务是将一个三维的数据立方块如视频(H×W×T)或高光谱图像(H×W×λ)通过预先设计好的光学系统压缩成一个二维的快照估计图(H×W)从而大幅度地降低数据存储和传输的开销。常见的单曝光快照压缩成像系统有CodedApertureSnapshotSpectralCompressiveImag...
CAE-P:基于ADMM剪枝的图像压缩自编码器
CAE-P模型由基于CNN和残差块的编码器、解码器组成。原始图像首先经过3次下采样,每次包含下采样卷积、批归一化BN层和PReLU激活函数;接下来经过15层Bottleneck残差块,其中每次卷积后均连接BN层和PReLU;最后再经过2层下采样卷积,得到z。接下来经过量化器得到,量化器的梯度如下,设置为1。
从ICML、IJCAI、ISIT顶会收录论文,看百度AI技术新动态
我们给出LM量化下高斯核函数估计量的一系列严格理论结果,证明LM估计量的正确性和优越性,以及规范化量化后的傅立叶特征可以进一步降低高斯核估计的除偏方差(www.e993.com)2024年11月18日。基于多个大规模数据集的实证分析证明,在平均可降低10倍以上的存储成本的前提下,经LM量化后的特征可以达到使用全精度傅立叶特征的准确率。该方法的表现显著优于...
三大AI国际顶会,再展百度技术实力
由于核函数矩阵的维度正比于数据点个数,大规模数据集在时间和存储上都给直接使用非线性核方法带来极大困难。对于最常见的高斯核函数,随机傅立叶特征(RandomFourierFeatures,RFF)可以有效地在线性时间内接近非线性核学习的效果,并且不需要直接计算庞大的核函数矩阵,因此成为大规模非线性核学习的重要工具之一。
最新Transformer模型大盘点,NLP学习必备,Google AI研究员出品丨资源
这个模型是为解决一种特殊应用场景而生的:输入是一组特征,输出是这组特征的函数。它利用了稀疏高斯过程,将输入集大小的注意复杂度从二次降为线性。4、SparseTransformer(2019)这个模型的关键思想,在于仅在一小部分稀疏的数据对上计算注意力,以将密集注意力矩阵简化为稀疏版本。
这六大方法,如何让 Transformer 轻松应对高难度长文本序列?
图4:"AdaptiveAttentionSpaninTransformers"采用的soft-masking函数他们应用了一个学习到的z值的惩罚项,以鼓励模型仅在有益的情况下使用额外的上下文。2、对注意力的思考和实验结果由于这些限制,大多数注意力头只关注少于100字符的上下文,而只有少数(主要是在网络的后几层)选择添加一个...
PRL导读:2019年122卷08期
为此,他们定义了态的算符排序灵敏度,它反映对准概率Renyi熵的算符排序的灵敏度性,并测量在其Wigner函数中的振荡。通过对经典态的算符排序灵敏度的严格控制,得到其在密度矩阵空间中位置的精确几何图像,从而引进一种基于距离的非经典测量。作者分析了这种非经典测量和最近引入的量子宏观测量的联系,表明这两种概念如何区分...