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下一步是什么？威尔士政府下一个心理健康战略的优先事项
注意，聆听经验并根据他们制定策略将确保对精神卫生系统的投资具有最大的影响。在对获得支持的人的结果有限的情况下，继续提供服务在经济学上是不可行的。我们需要知道人们是否正在好转 - 如果没有，为什么不。我们始终强调了如何迫切需要为心理健康服务的有效输出和结果数据集，以便能够分析系统在何处有效地支持人们以及需要更加重点或更改的挑战。虽然我们欢迎近年来为这项工作所采取的步骤，但新策略需要在第一阶段推荐并传递此刷新的数据集，以便可以在系统中确定的系统透明地分享图片和挑战。
预测和消除加速稀疏训练中的冗余计算
深度神经网络 (DNN) 是图像、语音和文本处理的最新技术。为了解决训练时间长和能耗高的问题，自定义加速器可以利用稀疏性，即零值权重、激活和梯度。提出的稀疏卷积神经网络 (CNN) 加速器支持使用不超过一个动态稀疏卷积输入进行训练。在现有的加速器类别中，唯一支持双面动态稀疏性的是基于外积的加速器。然而，当将卷积映射到外积时，会发生与任何有效输出都不对应的乘法。这些冗余笛卡尔积 (RCP) 降低了能源效率和性能。我们观察到在稀疏训练中，高达 90% 的计算都是 RCP，它们是由 CNN 训练后向传递期间大矩阵的卷积产生的，用于更新权重。在本文中，我们设计了一种机制 ANT 来预测和消除 RCP，与外积加速器结合使用时可以实现更高效的稀疏训练。通过预测超过 90% 的 RCP，在使用 DenseNet- 121 [ 38 ]、ResNet18 [ 35 ]、VGG16 [ 73 ]、Wide ResNet (WRN) [ 85 ] 和 ResNet-50 [ 35 ] 的 90% 稀疏训练中，ANT 比类 SCNN 加速器 [67] 实现了 3.71 倍的几何平均速度提升，能耗降低了 4.40 倍，面积增加了 0.0017 平方毫米。我们将 ANT 扩展到稀疏矩阵乘法，以便同一个加速器可以预测稀疏全连接层、Transformer 和 RNN 中的 RCP。