常见的浮点类型有fp16,fp32,bf16,tf32,fp24,pxr24,ef32,能表达的数据范围主要看exponent,精度主要看fraction. 可以看出表达的数据范围看fp32,bf16,tf32,pxr24和ef32都是一样的,因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围.fp24到表达范围比上面这些小,是-2126~2127 从精度上看fp32>pxr24>ef32>tf32>bf16,燧原的ef32都精度比Nvidia的fp32的精度多了一位,但都显著优

我们都知道现在AI(由人工制造出来的系统所表现出来的模拟人类的智能活动)非常的火,可以说是家喻户晓.当然,在游戏中,AI也是到处可以找到的,对于AI,我们应该关注的问题是如何让游戏角色能够向人或动物那样“感知”.“思考”和“行动”,让游戏中的角色看上去具有真实的人或动物的反应. 实际上,对于游戏中的AI角色,可以认为它们一直处于感知(SENSE)->思考(think)->行动(Act)的循环中. 感知:是AI角色与游戏世界的接口,负责在游戏过程中不断感知周围的环境,读取游戏的状态和数据,为思考

用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属

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基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画 由于博主的电脑是为了敲代码考虑买的,所以专门买的高U低显,i9配核显,用Stable Diffusion进行AI绘画的话倒是专门有个CPU模式,不过安装过程经历了许多坎坷,特此记录一下 博主的环境是Windows 11附带的WSL2中安装的Ubuntu 20.04 LTS,安装的Stable Diffusion Docker版本为2.1.0 安装条件 安装Docker 安装DockerCompose 会Docker(博

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/,欢迎阅读最新内容! tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model Series Part 1: install and configure tensorrt 4 on ubuntu 16.04 Part 2: tensorrt fp32 fp16 tutorial Part 3: tensorrt int8 tutorial Code

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 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/392 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

一.序 环境搭建:[查看] samples-for-ai项目下载:[下载],两个版本,一个2018年6月15日前,一个2018年6月15日-16日版本(当前最新版本). 在环境搭建过程中,通过git clone获取到samples-for-ai文件夹,其子文件夹examples目录如下. 以Tensorflow作为样例模型. 参考博客:[博客1].[博客2]. 二.Tensorflow (一)它是什么? 简书博客:查看: TensorFlow中文社区:查看. 大概就是一款谷歌开源的人工智能系统.

本篇博客用tensorflow训练自带的数据mnist,参考自博客. 背景: 搭建好AI环境:查看 window 7 64位 准备工作: 在搭建AI环境过程中下载的samples-for-ai不是最新版的,删除了samples-for-ai,重新下载安装了samples-for-ai,安装步骤见博客Visual Studio AI配置环境. 用tensorflow训练数据mnist步骤: 1.打开E:\AI\samples-for-ai\examples\tensorflow目录,双击Tenso

tensorflow模型可以利用tf.train.Saver类保存成文件.一个模型包含下面四个文件. meta文件 存储计算图的protobuf. data-00000-of-00001文件和index文件 存储权值和偏置的二进制文件. checkpoint文件 存储模型checkpoint信息的文本文件.

概率图模型(Probabilistic Graphical Model) 有向图模型 信念网络 贝叶斯网络 无向模型 马尔科夫随机场 马尔科夫网络

判别式模型(discriminative model) 生成式模型(generative model) 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行.

1. 基础模型 A. Sequence to sequence model:机器翻译.语音识别.(1. Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks.   2. Cho et. al., 2014. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.) B

1. Word representation One-hot representation的缺点:把每个单词独立对待,导致对相关词的泛化能力不强.比如训练出“I want a glass of orange juice”后,面对“I want a glass of apple          ”,由于任何两个不同单词的one-hot vector的内积都为0,算法不知道orange和apple是一类词,所以没办法泛化出在apple后面填“juice”. Featurized represent

1. Notations 循环序列模型的输入和输出都是时间序列.$x^{(i)<t>}$表示第$i$个输入样本的第$t$个元素,$T_x^{(i)}$表示输入的第$i$个样本的元素个数:$y^{(i)<t>}$表示第$i$个样本的输出的第$t$个元素,$T_y^{(i)}$表示第$i$个样本的输出的元素个数. 在NLP领域,为了描述一句话,会有一个词典(vocabulary),里面保存了所有的英文单词(一般包含3万到5万单词),每个单词依次有一个编号.这样每个单词都可以用一个向量表

昨天在朋友圈发了几张我用AI绘画工具Disco Diffusion画的画 既然有同学问,就写个极简教程吧,画个图是足够了,想要深入了解还是自行百度吧,可以找到更详细的教程. 第 0 步:学会上网,注册Google账号 第 1 步:打开 colab https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb 第 2 步:修改Setting Prompts Diff

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q

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