深度学习稀疏约束
社区干货
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 也叫模型稀疏化,不同于模型量化对每一个权重参数进行压缩,稀疏化方法是尝试直接“删除”部分权重参数。模型剪枝的原理是通过剔除模型中 “不重要” 的权重,使得模型减少参数量和计算量,同时尽量保证模型的精度不受...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。 本文将从AI安全分类、AI安全应用、AI安全面临的威胁、AI安全事件、AI安全公司... 使用深度模型自动提取特征训练,让计算机识别人类性取向。 综上所述,近些年来的AI安全事件层出不穷,所以如何加强前瞻预防与约束引导就显得至关重要。# 5. AI安全公司 目前,中国已有多家公司致力于研究A...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
大概就能回答第一部分的第一个问题: **为什么 AI ASIC 现在越来越受关注** ——在物理世界的约束下,依赖摩尔定律的通用算力没法满足需求增长,而为了破局,专项专用计算架构成为为数不多的可选的道路。... 经过稀疏化后,SPU 的结果已经和 CPU 的结果基本无法对齐了。下灵活切换预览,免去实机调试* 搭配 `Tools` 标签自由...
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深度学习稀疏约束-优选内容
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embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视... 默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token...
Embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视... 默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token...
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CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 基础质量预测模块将一组稀疏的空域下采样关键帧作为输入,并生成一个标量作为质量分数。空域矫正模块依靠浅层 CNN 来处理实际空域分辨率下关键帧的拉普拉斯金字塔,并计算缩放和移位参数来校正基础质量得分。类似地,...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
然后通过握手标注方案解决矩阵稀疏的问题。2. 将其摊成一个序列,整个句子过一遍encoder,然后将token两两拼接输入到一个全连接层,再激活一下输出作为token对的向量表示。最后对token进行分类。3. 解码过程中,对于... 给定遗址文化领域信息抽取schema约束集合及待抽取语料,其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别,例如(S_TYPE:遗址,P:馆藏地点,O_TYPE:地址)、(S_TYPE:文物,P:所属年代,O_TYPE:年代)等。任务要求参评系...
