...北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
目前,经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索(NAS)[1]、以及基于优化的网络设计方法[2]。人工设计的网络架构如ResNet等;神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构;基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开(algorithmunrolling),该方法通常在有显式...
济南起步区规划打造“一带一轴、多中心、网络化”的结构布局
11月9日,济南新旧动能转换起步区召开绿色低碳高质量发展系列新闻发布会公共服务优先专场发布会。记者获悉,起步区规划打造“一带一轴、多中心、网络化”的结构布局,构建4个城市服务中心,5个小城服务中心,重点打造大桥组团公共服务核心,全域形成各级服务中心网络覆盖、均等友好的布局形式。济南新旧动能转换起步区管委会...
深度网络数据编码新突破,上交大SPARK登上计算机体系结构顶会
文章使用CNN-based和attention-based的模型簇进行实验,在ImageNet数据集上测试了VGG-16,ResNet-18,ResNet-50网络,在GLUE数据集上测试BERT-based模型,以及ViT模型。与SPARK进行对比的baseline架构有:Eyeriss[6],BitFusion[7],OLAccel[1],ANT[8],Olive[9]。模型准确性评...
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层是卷积神经网络中的一个重要组成部分,其作用是通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征。在卷积神经网络中,池化层通常紧跟在卷积层之后,其输出作为下一层的输入。池化层通过对输入特征图的局部区域进行聚合操作,得到一个更小尺寸的输出特征图。通常情况下,池化层采用的是非线性下采样...
Nat. Rev. Phys.重磅综述:复杂网络的鲁棒性和韧性
网络鲁棒性和瓦解问题研究主要关注网络结构连通性(最大连通片)面对不同节点失效的变化,而实际上节点之间的失效经常不是独立的。级联失效刻画网络中节点损伤之间的动力学过程,文章总结了多层相互依存、阈值模型和过载模型三种不同研究方法,其中节点的失效分别通过相互依存关系、集体行为影响和负荷重分配来造成其他节点失效。
深度学习模型部署与优化:策略与实践;L40S与A100、H100的对比分析
对训练好的模型进行混淆操作,主要包括新增网络节点和分支、替换算子名的操作,攻击者即使窃取到混淆后的模型也不能理解原模型的结构(www.e993.com)2024年7月7日。此外,混淆后的模型可以直接在部署环境中以混淆态执行,保证模型在运行过程中的安全性。一、训练模型到推理模型的转换及优化...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
除了卷积神经网络的空间层次结构之外,我们同时有深度学习,包括各种架构,如自动编码器,生成式对抗网络和循环神经网络,可用于图像生成,风格转移和视频分析等复杂任务。5.6特征提取特征提取是识别图像中的关键点或特征,如边缘和角,并找到不同图像之间的对应关系。这对于对象识别、运动跟踪和全景拼接等任务至关重要。
国内高校打造类 Sora 模型 VDT,通用视频扩散 Transformer 被 ICLR...
2.VDT的网络架构详细解读VDT框架与Sora的框架非常相似,包括以下几部分:输入/输出特征。VDT的目标是生成一个F×H×W×3的视频片段,由F帧大小为H×W的视频组成。然而,如果使用原始像素作为VDT的输入,尤其是当F很大时,将导致计算量极大。为解决这个问题,受潜在扩散模型(LDM...
图文并茂分享UML之「部署图」
探究系统投产的相关问题;探究你的系统和生产环境中的其它系统的依赖关系,这些系统可能是已经存在,或是将要引入的;描述一个商业应用主要的部署结构;设计一个嵌入系统的硬件和软件结构;描述一个组织的硬件/网络基础结构。三、部署图的常用元素1.节点&节点实例...
《食品科学》:哈尔滨商业大学朱秀清教授等:膳食纤维对蛋白凝胶...
稳定特性:热重法是研究凝胶热稳定性最常用和有效的手段。研究发现麦麸纤维的加入使得复合凝胶的热降解温度升高,说明麦麸纤维和大豆分离蛋白之间有较强的交联,所形成更稳定的网络结构有利于凝胶热稳定性的提高。3.膳食纤维对蛋白凝胶影响的机制蛋白质分子结构...