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!
在施特拉森做出突破后,数学家又进行了几十年的研究,尽管发现了一些不适用于计算机代码的微小改进,但对更大的矩阵来说问题仍然没有得到解决——在某种程度上,他们甚至不知道用这种方法计算两个大小仅为3x3的矩阵相乘的效率如何。在新研究中,DeepMind团队探索了现代人工智能技术如何推动新的矩阵相乘算法的自动发现,并发...
Nature封面:DeepMind推出AlphaTensor,用AI发现矩阵乘法算法
通过研究非常小的矩阵(大小为2x2),Strassen发现了一种巧妙的方法来组合矩阵的项以产生更快的算法。之后数十年,研究者都在研究更大的矩阵,甚至找到3x3矩阵相乘的高效方法,都还没有解决。DeepMind的最新研究探讨了现代AI技术如何推动新矩阵乘法算法的自动发现。基于人类直觉(humanintuition)的进步,对于更大...
强化学习发现矩阵乘法算法,DeepMind再登Nature封面推出AlphaTensor
通过研究非常小的矩阵(大小为2x2),Strassen发现了一种巧妙的方法来组合矩阵的项以产生更快的算法。之后数十年,研究者都在研究更大的矩阵,甚至找到3x3矩阵相乘的高效方法,都还没有解决。DeepMind的最新研究探讨了现代AI技术如何推动新矩阵乘法算法的自动发现。基于人类直觉(humanintuition)的进步,对于更大...
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!
X分量在顶部,Y分量在底部。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...
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(www.e993.com)2024年10月26日。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。
【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...
如何让你的深度神经网络跑得更快
1、用1x1过滤器替换3x3过滤器。2、减少3x3滤波器的输入通道数量。3、在神经网络的后期降低采样采样,以便使卷积层可以进行大的激活映射。由于输出层具有小的激活映射,因此对神经网络过早的降低采样(通过使步长>1)将会导致一些信息的丢失。由于延迟降低采样,网络中的大多数层将具有更大的激活映射,这有助于提高的任...
用代码构建机器心智,人类离这个目标还有多远?
人工智能的“智能”如何理解,当下更多的主流研究是更偏重于实用性,而微软(亚洲)互联网工程院的小冰人工智能走了另一条对话式的路线,更偏向于对话强化人机连接、获取可供机器学习的高价值数据,打造人工智能创造力矩阵、进而摸索用代码构建AI心智。“心智”和“智能”的发展又有何不同呢?打开网易新闻查看精彩图片...
「图解线性代数」-以动画方式轻松理解线性代数的本质与几何意义
向量(1,1.5)在变换后的位置,其实就是变换后基向量的线性表示,也可以看到矩阵的乘法是如何计算的:类似对于(-1,-3)变换后的位置,也是一样的计算方法:可以再次观察上面动画来体会,验证算出的结果.下面再看其他的变换矩阵这里矩阵A的对角线中(0,2)含有一个0的情况,观察下面动画:...