基于飞桨框架的稀疏计算使用指南
""expansion=1def__init__(self,in_channels,out_channels,stride=1,downsample=None,indice_key=None):super(SparseBasicBlock,self).__init__()self.conv1=conv3x3(in_channels,out_channels,stride,indice_key,True)self.bn1=nn.BatchNorm(out_channels,epsilon=1e-3,momentu...
北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!
CNTTPU由3x3处理元件(PE)阵列、控制模块和输入/输出多路复用器组成。每个PE均设计为执行2位整数乘法累加(MAC)运算。整个TPU由大约3000个CNTFET构成。制造工艺包括几个创新步骤,以确保CNT晶体管的高性能,例如:(1)高纯度碳纳米管薄膜:通过多重分散分选方法实现。(2)超洁净表面:通过结合退火和湿法清洁工艺来确保。
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?|卷积|宠物|傅立叶|驯养动物...
用前面描述卷积数学公式的语言来说,图4左边的输入矩阵,是f函数;卷积核是h函数;最右边的输出,是卷积计算的结果g函数。卷积核(图中的3x3矩阵)的矩阵元,是权重系数。卷积核的权重系数,与连接层与层之间的权重系数一样,也可以通过学习和训练过程进行优化。此外,还要用适当的激活函数达到非线性化的目的。卷积的作用...
从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW
N-特征图的批量大小,C-输入通道,h-输入高度,W-输入宽度,k-输出通道,r-滤波器高度,s-滤波器宽度,p-输出高度,q-输出宽度特征映射变换矩阵和滤波变换矩阵被认为是中间矩阵,其维数大于特征映射本身。featuremap的尺寸=C×H×W,(3x3x3)featuremaptransform的尺寸=CRS×NPQ(1...
Nature封面:DeepMind推出AlphaTensor,用AI发现矩阵乘法算法
标准算法与Strassen算法对比,后者少进行了一次乘法运算,为7次,而前者需要8次,整体效率大幅提高。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。
清华大学提出ACmix | 这才是Self-Attention与CNN正确的融合范式...
作为像素分别对应于F和G(www.e993.com)2024年8月15日。然后,注意力模块的输出计算为:∣∣是N个注意力头输出的拼接,,,是query,key和value的投影矩阵。表示像素的局部区域,空间范围k以为中心,是对应于内特征的注意力权重。对于广泛采用的自注意力模块,注意力权重的计算方法为:...
如何在10分钟内快速掌握营销的54个知识点?
20.通用电气矩阵:“通用电气矩阵”是在“波士顿矩阵”的基础上,用“竞争实力”代替了“相对市场份额”作为横轴;用“行业吸引力”代替了“市场增长率”作为纵轴,“竞争实力”分:强、中、弱;“行业吸引力”分:高、中、低;把2x2的四象限矩阵,拓展为3x3的九宫格。
【资讯】超全汇总!机器学习常用术语词汇表
多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。例如,某个混淆矩阵可以揭示,某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将4错误地预测为9,将7错误地预测为1。混淆矩阵包含计算各种效果指标(包括精确率和召回率)所需的充足信息。连续特征(continuousfeature)...
带你认识9种常用卷积神经网络
这里的filter是一个3x3的矩阵,元素为[[0,1,2],[2,2,0],[0,1,2]]。filter在输入数据中滑动。在每个位置,它都在进行逐元素的乘法和加法。每个滑动位置以一个数字结尾,最终输出为3x3矩阵。多通道:由于图像一般具有RGB3个通道,所以卷积一般多用于多通道输入的场景。下图演示了多通道输入场景的运算形...
工程之道,深度学习推理性能业界最佳优化实践
由此,MegEngine对整个输入featuremap进行分块,每次Winograd完整流程只计算一个分块的nr个tiles,该分块大小的计算公式为:,即保证每个批量矩阵的输入数据(除了转换之后的weight数据)保存于L1Cache,则矩阵乘时不PACK也不会出现访存缺失。根据上述公式和L1Cache大小,可计算出nr_tiles大小;但是,每个卷积的ic不...