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实录 | megengine 大 kernel 卷积工程优化实践-多极客编程

本篇整理自 3.19 日 “Large Kernel Makes CNN Great Again” 专题 Meetup 中《MegEngine 大 Kernel 卷积工程优化实践》分享。 视频回顾 01:10:55 直达 从卷积到矩阵乘 矩阵乘(GEMM)具有计算密度大和易并行等优良特点,传统领域例如芯片产业和高性能计算领域往往将 GEMM 作为 benchmark 并已经将其优化到接近硬件理

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模型压缩部署概述-多极客编程

一,模型在线部署 深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究,还有两个重要的方向: 模型压缩(模型优化、量化)、模型部署(模型转换、后端功能SDK开发)。所谓模型部署,即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上,并完成特定业务的视频结构化应用开发。 现阶段的平台主要分为云平台(如英伟达 GPU)、手机移动端平台(ARM 系列芯片)和其他嵌入式端侧平台(海思 3519、安霸 CV22、地

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“山外有山比山高”-为什么叫深度学习?​-多极客编程

1.模型的复杂表示​在上一节中(​​"众里寻他千百度"-深度学习的本质​​),讨论了如何通过简单的回归模型预测未来一天的youtube频道的观看人数。事实上,在上一节的案例介绍中,使用的是线性回归模型。现在,考虑更复杂的情况。因为线性回归模型的特点是只能简单的认为前一天的观看人数和后一天的观看人数之间是简单的直线关系,但是在现实的情况中,可能二者之间的关系比较复杂,可能呈现出先上升后下降再上升的态

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“众里寻他千百度”-深度学习的本质​-多极客编程

1.机器学习的基本概念机器学习(Machine Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,旨在让计算机能够在没有明确编程的情况下学习。它通过分析数据并从中学习模式来完成任务,而不是通过明确编写规则来完成。在机器学习中,我们使用称为算法的程序来处理数据。这些算法通过不断学习来改进自己的性能,从而能够自动执行各种任务,例如识别图像中的对象、识别语音命令、

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如何写一个深度学习编译器-多极客编程

编译器本质上是一种提高开发效率的工具,将高级语言转换为低级语言(通常是二进制机器码),使得程序员不需要徒手写二进制。转换过程中,首要任务是保证正确性,同时需要进行优化以提升程序的运行效率。传统意义上的编译器的输入通常是某种高级语言,输出是可执行程序。在实际工作中接触到了深度学习编译器开发,其设计思想与传统编译器非常类似,所以本文以深度学习编译器的开发、结合我们实际开发的深度学习编译器 MegCC

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实用!7个强大的python机器学习库!⛵-多极客编程

💡 作者:韩信子@ShowMeAI 📘 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/412 📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 💡 前言 我们总说“不要重复发明轮子”,python中的第

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强化学习调参技巧:ddpg、td3、sac算法为例:-多极客编程

1.训练环境如何正确编写 强化学习里的 env.reset() env.step() 就是训练环境。其编写流程如下: 1.1 初始阶段: 先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低,确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数,与随机动作、传统算法得到的分数做比较。 DRL算法的分数应该明显高于随机动作(随机执行动作)。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法,那么也需要自己写一个

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深度网络之fishnet: a versatile backbone for image, region, and pixel level prediction-多极客编程

FishNet: A Versatile Backbone for Image, Region, and Pixel Level Prediction文章目录​​FishNet: A Versatile Backbone for Image, Region, and Pixel Level Prediction​​​​一些理解​​​​背景介绍​​​​相关工作​​​​深度残差网络的恒等映射和孤立卷积

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bevformer-accelerate:基于easycv加速bevformer-多极客编程

作者:贺弘 夕陌 谦言 临在导言BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法,通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征,并应用于下游3D检测、分割等任务,取得了SOTA的结果。我们在EasyCV开源框架(​​https://github.com/alibaba/EasyCV​​)中,对BEVFomer算法进行集成,并从训练速度、算法收敛速度角度对代码进行了一些优

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算法 kecp 被顶会 emnlp 收录,极少训练数据就能实现机器阅读理解_阿里云计算平台团队的博客-多极客编程

作者:王嘉宁、汪诚愚、邱明辉、石秋慧、王洪彬、黄俊、高明近日,阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法KECP(Knowledge Enhanced Contrastive Prompt-tuning)。KECP是一种面向机器阅读理解的小样本学习算法,采用Prompt-Tuning作为

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全都会!预测蛋白质标注!创建讲义!解释数学公式!最懂科学的智能nlp模型galactica尝鲜 ⛵_showmeai的博客-多极客编程

💡 作者:韩信子@ShowMeAI 📘 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 📘 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 📘 本文地址:https://www.showmeai.

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pgl图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧[系列十]_汀丶的博客-多极客编程

PGL图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧[系列十] 1.PGL图学习项目合集 1.1 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] :https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 本项目对图基本概念、关键技术(表示方法、存储方式、

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深度学习-第五章机器学习基础_嵌入式视觉的博客-多极客编程

前言 5.1 学习算法 5.1.1 任务 $T$ 5.1.2 性能度量 $P$ 5.1.3 经验 $E$ 5.1.4 示例: 线性回归 5.2 容量、过拟合和欠拟合 5.2.1 没有免费午餐定理 5.2.2 正则化 5.3 超参数和验证集 5.3.1 验证集的作用 5.3.2 交叉验证 5.4 估计、偏差和方差 5.4.1 点估计 5.4.2 偏差 5.4.4 权衡偏差和方差

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nlp实践!文本语法纠错模型实战,搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵_showmeai的博客-多极客编程

💡 作者:韩信子@ShowMeAI 📘 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 📘 本文地址:https://showmeai.tech/article-detail/399 📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏

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megengine inference 卷积优化之 im2col 和 winograd 优化_旷视天元megengine的博客-多极客编程

作者:于雄雄 陈其友 | 旷视 MegEngine 架构师 背景 在 CV 领域中,卷积计算是扩充像素的感受野的有效方法,模型大多数的计算量都是卷积操作贡献的。因此在 CV 模型的推理性能优化中,最重要的一项工作是对卷积的优化。MegEngine 在长期的工业界实践和反馈的基础上总结得出卷积优化的基本方法有: 直接卷积计算优化 该方法的计算过程为逐通道进行卷积滑窗计算并累加,该优化方法对卷

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边玩边学!交互式可视化图解!快收藏这18个机器学习和数据科学网站!⛵_showmeai的博客-多极客编程

💡 作者:韩信子@ShowMeAI 📘 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 📘 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/340 📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 📢

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[lstm]时间序列预测存在的问题--滑动窗口是一把双刃剑【持续更新】_练习生tony的博客-多极客编程

【想直接进入结果的请直接从右侧目录点击去看 解决方案 和 如何评估时序模型的泛化能力】期待你提出宝贵的意见。注1:本文仅仅展示思路和最基础的代码。欢迎提出您的宝贵意见。注2:本文展示的可视化图形的数据来源均为网络来源,且经过脱敏。要想得到好的模型效果,你要做的不只是拿数据套模型而已!套模型调参、修改模型之前你要的事情还有很多,这些事情几乎占用你整个项目的60%的时间!更新信息2021.09.06

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超精准!ai 结合邮件内容与附件的意图理解与分类!⛵_showmeai的博客-多极客编程

💡 作者:韩信子@ShowMeAI 📘 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/332 📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并

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使用easycv mask2former轻松实现图像分割_阿里云计算平台团队的博客-多极客编程

作者:贺弘 谦言 临在导言图像分割(Image Segmentation)是指对图片进行像素级的分类,根据分类粒度的不同可以分为语义分割(Semantic Segmentation)、实例分割(Instance Segmentation)、全景分割(Panoptic Segmentation)三类。图像分割是计算机视觉中的主要研究方向之一,在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实、图像压缩等领

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带你了解nlp的词嵌入_华为云开发者社区的博客-多极客编程

摘要:今天带领大家学习自然语言处理中的词嵌入的内容。本文分享自华为云社区《​​【MindSpore易点通】深度学习系列-词嵌入​​》,作者:Skytier。1 特征表示在自然语言处理中,有一个很关键的概念是词嵌入,这是语言表示的一种方式,可以让算法自动的理解一些同类别的词,比如苹果、橘子,比如袜子、手套。one-hot向量比如我们通常会说:“I want a glass of orange jui

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