Публикации по теме 'optimization'


О рекурсии и трамплине
Знаете ли вы, что рекурсию можно оптимизировать с помощью концепции, которая работает подобно тому, как мы прыгаем на батуте. Позвольте мне уточнить, что в рекурсии функция вызывает себя, не завершая собственное выполнение. Поскольку выполнение не может быть завершено до тех пор, пока следующий вызов функции не вернется (или не завершит выполнение), и это продолжается для дальнейших вызовов функций. Это создает стек незавершенных вызовов функций, и из-за ограничений памяти может быть..
Какие методы оптимизации и регуляризации используются в глубоком обучении?
Статья № 9 из серии «Глубокое обучение для компьютерного зрения» Чтобы найти наилучшие параметры весов/смещений (W/b) модели на этапе обучения, используется алгоритм оптимизации. Наиболее часто используется «градиентный спуск» , который представляет собой итеративный алгоритм оптимизации, работающий над…
Оптимизируйте свои активы в Angular 8+
Если ваше приложение доступно непосредственно из Интернета, оптимизация активов может иметь важное значение. С помощью хорошей стратегии вы можете сократить дорогостоящий веб-трафик или увеличить скорость на некоторых мобильных или периферийных клиентах. В некоторых случаях высокооптимизированные страницы могут повысить рейтинг в поиске Google. У самого Google есть хорошая документация по оптимизации контента и тому, почему оптимизация важна. Оптимизация..
Подбор полиномов методом наименьших квадратов с использованием пакета C ++ Eigen
Как быстро выполнять матричные операции Часто при работе с данными датчика (или сигналом) мы обнаруживаем, что данные часто не чистые и содержат значительное количество шума. Такой шум затрудняет выполнение дальнейших математических операций, таких как дифференцирование, интегрирование, свертка и т. Д. Кроме того, такой шум представляет собой большую проблему, если мы должны использовать такие сигналы для операций в реальном времени, таких как управление автономным транспортным..
Entropica Labs выпускает пакет QAOA для квантового облачного сервиса Rigetti
Оптимизация с помощью квантовых компьютеров в ближайшем будущем Сегодня мы рады объявить о публичном выпуске EntropicaQAOA , бесплатного программного пакета с открытым исходным кодом, реализующего алгоритм квантовой приближенной оптимизации (QAOA). QAOA - это алгоритм, разработанный для квантовых компьютеров в ближайшем будущем, и имеет приложения как для машинного обучения , так и для дискретной оптимизации . Пакет EntropicaQAOA полностью интегрируется с Quantum Cloud Services..
Обрезка нейронной сети с имитацией отжига
Гибкость и адаптируемость нейронных сетей делают их отличным инструментом для нескольких приложений машинного обучения. Однако нейронные сети и глубокие нейронные сети иногда нуждаются в огромном количестве ресурсов, чтобы сделать вывод. В настоящее время разрабатываются новые методы, позволяющие сделать сети меньшего размера, а также немного ускорить оценку. Один из этих методов называется отсечкой - операция, выполняемая в нейронных сетях для устранения всех весов, которые..
Глубокое погружение в массив Swift
Узнайте, как работают массивы swift, и как их можно оптимизировать — работа с ContiguousArray, их сравнение и т. д. _ContiguousArrayStorage — выделение памяти для хранения элементов, обеспечение быстрого доступа по индексу. _ArrayBridgeStorage — абстракция, позволяющая использовать как собственное хранилище, так и NSArray . _ArrayBuffer<T> - реализация копирования при записи. Array<T> - публичный интерфейс. Увеличение размера массива Каждый массив..