机器之心报道
机器之心编辑部
在一篇被 ICML 2021 接收的论文中,MIT 的一位计算机科学博士生及其业界大佬导师为矩阵乘法引入了一种基于学习的算法,该算法具有一个有趣的特性——需要的乘加运算为零。在来自不同领域的数百个矩阵的实验中,这种学习算法的运行速度是精确矩阵乘积的 100 倍,是当前近似方法的 10 倍。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2106.10860
代码链接:https://github.com/dblalock/bolt
一个高效的学习矢量量化函数族,可以在单个 CPU 线程中每秒编码超过 100GB 的数据。
一种用于低位宽整数( low-bitwidth integers)的高速求和算法,可避免 upcasting、饱和和溢出。
基于这些函数的近似矩阵乘法算法。数百个不同矩阵的实验表明,该算法明显优于现有替代方案。并且还具有理论质量保证。
与吴恩达共话ML未来发展,2021亚马逊云科技中国峰会可「玩」可「学」
2021亚马逊云科技中国峰会「第二站」将于9月9日-9月14日全程在线上举办。对于AI开发者来说,9月14日举办的「人工智能和机器学习峰会」最值得关注。
当天上午,亚马逊云科技人工智能与机器学习副总裁Swami Sivasubramanian 博士与 AI 领域著名学者、Landing AI 创始人吴恩达(Andrew Ng )博士展开一场「炉边谈话」。
不仅如此,「人工智能和机器学习峰会」还设置了四大分论坛,分别为「机器学习科学」、「机器学习的影响」、「无需依赖专业知识的机器学习实践」和「机器学习如何落地」,从技术原理、实际场景中的应用落地以及对行业领域的影响等多个方面详细阐述了机器学习的发展。
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