北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!
在此,北大彭练矛院士、张志勇教授报告了一种基于3000个碳纳米管场效应晶体管的张量处理单元(TPU),可以执行节能的卷积运算和矩阵乘法。TPU采用脉动阵列架构构建,允许并行2位整数乘法累加运算。基于TPU的五层卷积神经网络可以在295μW的功耗下执行MNIST图像识别,准确率高达88%。他们使用优化的纳米管制造工艺,提供99.9999%的...
学习规则的视觉抽象推??概率溯因
在这些星座中,它的性能优于GPT??3和PrAE,并且与NVSA和SCL相当.相反,2x2网格、3x3网格和出入网格需要在其位码向??上采用逻辑规则的位置属性,而VSA规则公式无法支持这一点(请参阅附录D).虽然NVSA通过处??原始PMF域中位置属性的一些规则来规避此限制,但Learn??VRF统一实现VSA空间中的所有规则,但精度有所下...
100 个 Numpy 实用小栗子|向量|随机数|numpy_网易订阅
9.创建一个3x3并且值从0到8的矩阵(★☆☆)(提示:reshape)Z=np.arange(9).reshape(3,3)print(Z)10.找到数组[1,2,0,0,4,0]中非0元素的位置索引(★☆☆)(提示:np.nonzero)nz=np.nonzero([1,2,0,0,4,0])print(nz)11.创建一个3x3的单位矩阵(★☆☆)(提...
50年后,矩阵乘法迎来全新突破!
通过研究2x2矩阵,他发现了一种只需要7次就能将2x2矩阵相乘的方法。施特拉森算法这种算法被称为施特拉森算法,这种算法需要进行多一些的加法,但这是可以接受的,因为计算机在计算加法时要比计算乘法快得多。标准算法与施特拉森算法的对比:当两个2×2的矩阵相乘时,标准算法需要经过8次乘法运算,而施特拉森算法只需要...
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...
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(www.e993.com)2024年8月14日。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...
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...
《三体》:原著中的二向箔是什么超级武器?如何破解二向箔?
学过《线性代数》的观众大概都还记得,矩阵是一种变换(或者说一种映射),把变换对象映射到一个新的空间(或坐标系),而矩阵乘法则是一种特定的线性变换。对于一个M*N的矩阵来说,如果M=N,这个矩阵就是一个方阵,对于方阵来说,2x2的可逆方阵表示就是二维空间的可逆变换;3x3的可逆方阵表示三维空间的变换。
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...