Рубрика «тензоры»
Тензор пространства для аквариумных рыбок
2026-07-16 в 5:58, admin, рубрики: аквариумные рыбки, матрица, пространство, пространство-время, тензор, тензоры, теорема ПифагораAI на фотонных чипах все ближе: ученые провели тензорные вычисления с помощью света
2025-11-22 в 7:13, admin, рубрики: Nature photonic, нейронные сети, оптические волноводы, оптические чипы, тензорные операции, тензоры, университет Аалто, фотонные вычисления
В Университете Аалто в Финляндии разработали чипЧитать полностью »
Тензорные компиляторы: что это за «звери» и где они «обитают»
2024-12-25 в 7:12, admin, рубрики: apach tvm, glow, OpenVINO, XLA, глубокие нейросети, инференс, машинное обучение, тензорные компиляторы, тензорыКомпилятор — привычный инструмент для многих разработчиков, но не все сталкивались в работе с тензорным видом. Их частые пользователи — специалисты по машинному обучению и дата-инженеры. В этой статье совершим экскурсию в «зоопарк» тензорных компиляторов, понаблюдаем за их «поведением» и выберем самых функциональных «зверушек». А еще поделимся ссылкой на бесплатный курс о построении и использовании тензорных компиляторов для ускорения вывода глубоких нейронных сетей, который разработан сотрудниками института ИТММ ННГУ им. Н. И. Лобачевского.
Чем отличается компилятор общего назначения от тензорного
Google выпустила TensorFlow 1.0
2017-02-16 в 7:53, admin, рубрики: CUDA, Google API, Java API, numpy, Python API, TensorFlow, математика, машинное обучение, многомерное пространство, нейросети, нейросеть Inception, разработка мобильных приложений, тензоры
TensorFlow 1.0 с моделью нейросети нового поколения Inception поддерживает аппаратное ускорение на DSP Hexagon в мобильных процессорах Qualcomm Snapdradon 820. Скорость работы приложений вроде Prism и программ машинного зрения увеличится в 8 и более раз, а энергопотребление снизится в 4 раза. Фильтры от нейросетей можно будет накладывать на видео почти в реальном времени
На первой конференции для разработчиков TensorFlow Dev Summit компания Google объявила о выходе мажорного релиза библиотеки TensorFlow 1.0, обратно несовместимого с предыдущими версиями. Это значит, что программы, работавшие на версиях TensorFlow 0.n, могут не работать на версии TensorFlow 1.0. Разработчики из Google говорят, что изменения в API были необходимы «для обеспечения внутренне согласованных программных интерфейсов», и больше такого не повторится: ломающих обратную совместимость изменений в будущих версиях 1.x не планируется. Сейчас разработчикам рекомендуется изучить руководство по миграции и использовать скрипт для преобразования.
TensorFlow — свободная программная библиотека для машинного обучения в применении к различным видам задач на восприятие и понимание языка. В данный момент она используется в научно-исследовательской работе и в десятках коммерческих продуктов Google, в том числе в Google Search, Gmail, Photos, Youtube, Translate, Assistant, а так же всевозможных системах распознавания, в том числе распознавания речи.
Читать полностью »
Тензорные разложения и их применения. Лекция в Яндексе
2016-10-30 в 14:39, admin, рубрики: Matlab, python, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Яндекс, линейная алгебра, математика, матрицы, многомерный массив, ненормальное программирование, разложение, тензорыПредыдущая лекция с Data Fest была посвящена алгоритмам, необходимым для построения нового вида поиска. Сегодняшний доклад тоже в некотором смысле про разные алгоритмы, а точнее про математику, лежащую в основе множества из них. О матричных разложениях зрителям рассказал доктор наук и руководитель группы вычислительных методов «Сколтеха» Иван Оселедец.
Под катом — расшифровка и большинство слайдов.
Квантовая ткань пространства-времени: сеть-гобелен
2016-07-29 в 19:14, admin, рубрики: Вселенная, квантовая физика, Научно-популярное, тензорные сети, тензоры, теория струн, физикаКак квантовые пары сшивают пространство-время

Брайан Свингл изучал физику в аспирантуре Массачусетского технологического института, когда он решил сходить на парочку занятий по теории струн, чтобы усовершенствовать своё образование – как он сам вспоминает, по принципу «почему бы и нет» – хотя изначально он не обращал внимания на концепции, с которыми он познакомился на этом курсе. Но погружаясь глубже, он начал замечать неожиданные связи с его собственной работой, в которой он использовал т.н. тензорные сети для предсказания свойств экзотических материалов и подход к физике чёрных дыр и квантовой гравитации, взятый из теории струн. «Я понял, что происходит нечто удивительное»,- говорит он.
Тензоры периодически неожиданно возникают в разных областях физики – это математические объекты, которые могут представлять множество чисел сразу. К примеру, вектор скорости – это простейший тензор: он включает как скорость, так и направление. Более сложные тензоры, связанные в сети, можно использовать для упрощения подсчетов для сложных систем, составленных из множества взаимодействующих частей – включая замысловатые взаимодействия огромного количества субатомных частиц, составляющих материю.
Читать полностью »

