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神经网络中的量化优势与局限性
● 1943 年 - Pitts 和 McCulloch 创建了基于人脑神经网络的计算机模型 ● 20 世纪 60 年代 - 反向传播模型基础 ● 20 世纪 70 年代 - AI 寒冬：无法兑现的承诺 ● 20 世纪 80 年代 - 卷积出现，LeNet 实现数字识别 ● 1988-90 年代 - 第二次 AI 寒冬：AI 的“直接”潜力被夸大。AI = 伪科学地位 ● 2000-2010 年 - 大数据引入，第一个大数据集 (ImageNet) ● 2010-2020 年 - 计算能力，GAN 出现 ● 现在 - 深度学习热潮。AI 无处不在，影响着新商业模式的创建
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g oo 11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g o11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形亚原子量表的量化应在下一个较高的10 40 x分形尺度（宇宙学）上重复，因此，应进行度量量化。一个元素不仅仅是局部重力，还包括确实有验证的局部组件。n = 1。例如，在所有螺旋星系平面的光环中，在大型R = 1-2gm /（rc 2）中，eq.4.13 k 00在大r（k 00»e i de /de /（1-2 e）的极限）中必须等于G oo = 1-2gm /（rc 2），鉴于所有通常的中心力力mv 2 /r = gmm /r 2在所有螺旋力平面中，halo的各个部分都必须在螺旋力平面中。求解V的这些方程式给出了我们的度量量化。v = n100km/sec（n =整数），因此我们不需要暗物质来解释这些光晕速度。审查：来自Parti Ultimate Occam的剃须刀理论的评论意味着最终数学物理学理论：假设0®Newpdet + µ + E Mandelbulbs in Fig6中的Mandelbulbs在自由空间中r H = E 2 10 40 40（0） /2M P C 2，k 00 （4.13）newpde = g µ（ÖKµµ）¶y /¶x µ =（w /c）y，y，v，v，k oo = 1-r h /r = 1 /k rr = 1 /k rr，r h = e 2 x10 40 n /m（n =。< /div>-1,0,1。，）。t +µ +e在2p 3/2球形壳上r = rh。2g = t +µ baryons，稳定（在此处不需要QCD）。那么，在r = r h时，newpde的（稳定）多电体状态吗？是。d c = 0给出了45°极端
通量量化
通量和电荷定量定律，用于麦克斯韦类型的较高量规场 - 例如常见的电磁场（“ A场”），以及在字符串/M理论中考虑的B-，RR-和C场 - 通过编码它们的独奏行为，并通过指定单个Branes带来的离散费用（较高的单位单位官方官）来指定这些领域的非扰动完成，从而指定其范围内的单位行为。本文通过Chern-dold角色图来调查对通量和电荷定量化的一般（理性）理论理解，该特征被推广到非线性（自我输送）Bianchi身份，这些身份在较高维度的超级性超级强度理论中出现在d = 10，d = 10，d = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10中。世界卷影。
通量量化
通量和电荷定量定律，用于麦克斯韦类型的较高量规场 - 例如常见的电磁场（“ A场”），以及在字符串/M理论中考虑的B-，RR-和C场 - 通过编码它们的独奏行为，并通过指定单个Branes带来的离散费用（较高的单位单位官方官）来指定这些领域的非扰动完成，从而指定其范围内的单位行为。本文通过Chern-dold角色图来调查对通量和电荷定量化的一般（理性）理论理解，该特征被推广到非线性（自我输送）Bianchi身份，这些身份在较高维度的超级性超级强度理论中出现在d = 10，d = 10，d = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10 = 10中。世界卷影。
基于事件相关电位检测的脑机接口训练后量化
摘要 — 训练后量化 (PTQ) 是一种用于优化和减少机器学习模型的内存占用和计算要求的技术。它主要用于神经网络。对于完全可移植且可在各种情况下使用的脑机接口 (BCI)，有必要提供存储和计算量轻量级的方法。在本文中，我们提出对脑机接口中最先进的方法进行训练后量化的评估，并评估其对准确性的影响。我们评估了代表一个主要 BCI 范式的事件相关电位单次检测的性能。当在空间滤波器和分类器上应用 PTQ 时，受试者工作特征曲线下面积从 0.861 下降到 0.825，同时将模型的大小减少了约 × 15。结果支持以下结论：PTQ 可以显着减少模型的内存占用，同时保持大致相同的准确度。
紧张的Moiré晶格中的半经典量化条件
近几十年来，科学家掌握了由单个原子或分子层组成的二维晶体的创建。当这些晶体被轻微的偏移或旋转堆叠时，它们会产生大规模的干扰模式，称为Moiré模式。在这样的莫伊尔材料中，电子状态与莫伊尔图案的周期性一致，而不是原始晶体的周期性，对材料的电子特性产生了深远的影响。扭曲的双层石墨烯（TBG），其中两层石墨烯略有扭曲，是这种现象的主要例子。石墨烯是一种二维晶体，该晶体由排列在蜂蜜梳子晶格中的单层碳原子形成。当以特定的扭曲角度堆叠（称为魔法角度）时，TBG具有显着的特性，包括非常规超导性和低能量处的电子带结构的区别。Tarnopolsky，Kruchkov和Vishwanath [TKV19]引入了TBG的手性连续体模型，该模型通过精确地展示了Bloch-Floquet乐队，从而捕捉了TBG魔法角度的这种基本性质。在[bewz21，bewz22]中显示，由于扭曲角度非常小，几乎每个接近零能量的频段基本上都是为此模型的。在本文中，我们研究了Timmel和Mele [TM20]引入的上述手性模型的类似物，其中Moiré-type结构通过应用物理菌株在一个维度中占据一维。虽然此模型确实
分布式深钢筋学习基于联邦学习启用车辆边缘计算的梯度量化
摘要 - 填充学习（FL）可以通过共享车辆本地模型而不是本地数据的梯度来在一定程度上保护车辆在车辆边缘计算（VEC）中的隐私。车辆本地型号的梯度通常对于车辆人工智能（AI）应用通常很大，因此传输如此大的梯度会导致较大的环境潜伏期。梯度量化已被认为是一种有效的方法，可以通过压缩梯度和减少位的数量，即量化水平，从而减少FL的每轮潜伏期，从而降低VEC。选择量化水平和阈值的选择决定了量化误差，这进一步影响了模型的准确性和训练时间。为此，总训练时间和量化错误（QE）成为启用FL的VEC的两个关键指标。与启用FL的VEC共同优化总训练时间和量化宽松至关重要。但是，随时间变化的通道条件会引起更多挑战来解决此问题。在本文中，我们提出了一个分布式的深钢筋学习（DRL）基于量化水平分配方案，以优化长期奖励，从总培训时间和量化宽松的时间来优化。广泛的模拟确定了总训练时间和量化宽松之间的最佳加权因素，并证明了拟议方案的可行性和有效性。
模仿从单个演示中学习的，利用载体量化机器人收获
摘要：机器人解决复杂的非重复任务的能力将是为仍涉及劳动密集型，潮流和身体苛刻活动的农业应用中新的自动化水平的关键。收获是一个这样的例子，因为它需要将动作组合在一起，通常可以将其分解为视觉宣传和操纵阶段，而后者通常直接直接进行预编程。在这项工作中，我们专注于新鲜蘑菇收获的任务，该任务由于其高复杂性而由人类采摘者手动进行。一个关键的挑战是通过低成本硬件和机械系统来启用收获，例如软握把，它们与刚性相比提出了其他挑战。我们设计了一种使用矢量量化的模仿学习模型管道来直接从视觉输入中学习量化嵌入。我们在基于人类专家收集真正蘑菇的录音设计的现实环境中测试了这种方法。我们的模型可以用柔软的气动驱动器来控制一个笛卡尔机器人，以成功复制蘑菇的超越序列。我们在不到20分钟的数据收集的干扰物中取下蘑菇，包括单个专家演示和辅助，非专家，轨迹。整个型号管道需要在单个A4000 GPU上少于40分钟的训练，并且大约需要。20 ms用于推断标准笔记本电脑GPU。