​ 作者:Lawliet 翻译:仿佛若有光 前言: 几个月前,我根据 Simoncelli 2016 年的论文编写了自己的自动编码器,用于研究目的.一开始,我想使用一些流行的深度学习框架(例如 Tensor Flow.Caffe2 或 MXNet)来做我的实验.然而,在对所有这些框架进行了几周的调查之后,我发现了一个非常令人头疼的问题--可扩展性.我不是说这些框架设计得不好,而是不允许用户开发第三方算子,就像写一个插件一样,你给我一个没有任何参数的函数.那么改变函数行为的唯一方法就是修改源代码,

CUDA Convolution https://www.evl.uic.edu/sjames/cs525/final.html Improve Image Processing Using GPU Computing on Mali™ https://www.arm.com/files/event/2014_ARM_Multimedia_Seminar_Arcsoft.pdf GPU Computing: Image Convolution http://cg.ivd.kit.edu/down

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极

课程内容 OpenBLAS项目介绍 矩阵乘法优化算法 一步步调优实现 以下为公开课完整视频,共64分钟: 以下为公开课内容的文字及 PPT 整理. 雷锋网的朋友们大家好,我是张先轶,今天主要介绍一下我们的开源矩阵计算库OpenBLAS以及矩阵乘法的优化. 首先,什么是BLAS? BLAS是 Basic Linear Algebra Subprograms (基本线性代数子程序)的首字母缩写,主要用来做基础的矩阵计算,或者是向量计算.它分为三级: BLAS 1级,主要做向量与向量间的dot或乘加运

转载自:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式--Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A.B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的结果. Matlab中的应用函数--conv2(二维卷积,一维对应conv) 函数给出的公式定义为: 同一维数据卷积一样,它的实质在于将卷积模板图像翻转(旋转180),这里等同于一维信号的翻转,然后将

转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns

题目链接:BZOJ - 1009 题目分析 题目要求求出不包含给定字符串的长度为 n 的字符串的数量. 既然这样,应该就是 KMP + DP ,用 f[i][j] 表示长度为 i ,匹配到模式串第 j 位的字符串个数,然后转移就是可以从第 j 位加上一个字符转移到另一个位置. 然而..我并没有写过KMP + DP,我觉得还是写AC自动机+DP比较简单..于是,尽管只有一个模式串,我还是写了AC自动机+DP. 然后就是建出AC自动机,f[i][j] 表示长度为 i ,走到节点 j 的字符串的个数.

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置

有时些候在用快速矩阵幂优化dp的时候,它的矩阵乘法是不那么容易被具体为题目背景的意思的,大多数时候难以理解矩阵之间相乘的实际意义,正如有时候我们不知道现在在做手头这些事情的意义,但倘若是因一个目标而去做的,正如快速矩阵幂最终会计算出答案一样,我们也最终会在这些不明意义的事情中实现目标. 题意:有 bb 个格子,每个格子有 nn 个数字,各个格子里面的数字都是相同的. 求从 bb 个格子中各取一个数字, 构成一个 bb 位数, 使得这个 bb 位数模 xx 为 kk 的方案数(同一格子内相同的数字

题目: 1242 斐波那契数列的第N项 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 收藏 关注 斐波那契数列的定义如下: F(0) = 0 F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2) (n >= 2) (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, -) 给出n,求F(n),由于结果很大,输出F(n) % 1000000009的结果即可. Input 输入1个数n(1 <=

挺好的数位dp……先说一下我个人的做法:经过观察,发现这题按照以往的思路从后往前递增,不怎么好推,然后我就大胆猜想,从前往后推,发现很好推啊,维护四个变量,从开始位置到现在有了i个数 f[i]:所有数的所有未包含最后一位的子串的和 s[i]:所有数的所有后缀子串的和 c[i]:所有数的所有后缀子串的个数 n[i]:所有数共有多少个他们的转移依次是(k为进制数)f[i]=f[i-1]*k+s[i-1]*ks[i]=s[i-1]*k*k+c[i-1]*k*(k-1)/2+n[i-1]*k*(k-1)

为了1A我居然写了个暴力对拍... 那个式子本质上是求nk个数里选j个数,且j%k==r的方案数. 所以把组合数的递推式写出来f[i][j]=f[i-1][j]+f[i-1][(j-1+k)%k]...我们知道求组合数实际上是可以矩阵乘法优化的,只是没必要,但是这个时候就用上了... 于是矩阵乘法优化,AC之~ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cstdio> #i

形态形成场(矩阵乘法优化dp) 短信中将会涉及前\(k\)种大写字母,每个大写字母都有一个对应的替换式\(Si\),替换式中只会出现大写字母和数字,比如\(A→BB,B→CC0,C→123\),代表 \(A=12312301231230,B=1231230,C=123\).现在对于给定的替换式,求字符 A 所代表的串有多少子串满足: 这个子串为单个字符\(0\)或没有前导\(0\). 把这个子串看作一个十进制数后模\(n\)等于\(0\). 答案对\(r\)取模.对于100%的数据,$2 \le

题目大意:用k种字符构建两个长度为n的字符串(每种字符有无限多个),要求对应位置字符相同的连续子串最长长度为m,问方法数. 其中k,n,m是输入,n(1<=n<=1000000000), m(1<=m<=10), k(1<=k<=26). 对题目解释更详细点儿,如下两串 123456 223466 这个的“对应位置字符相同的连续子串最长长度”是3,是字符串“234”. 解题思路,这题一看就是DP或者组合数学,但是不会组合数学,只能DP了dp[i][j]表示前i个字符,最

斐波那契数列 矩阵乘法优化DP 求\(f(n) \%1000000007​\),\(n\le 10^{18}​\) 矩阵乘法:\(i\times k\)的矩阵\(A\)乘\(k\times j\)的矩阵\(B\)得到\(k\times k\)的矩阵,其中第\(i\)列第\(j\)行的数就是\(A\)的第\(i\)行所有数与\(B\)的第\(j​\)列分别相乘再相加 考虑使用矩阵乘法优化DP,为了最后得到\(f(n)​\),我们设矩阵\(\text{base}​\),使\(\begin{bmatr

一道良好的矩阵乘法优化\(dp\)的题. 首先,一个比较\(naive\)的想法. 我们定义\(dp[i][j]\)表示已经走了\(i\)步,当前在点\(j\)的方案数. 由于题目中限制了不能立即走之前走过来的那个点,所以这个状态并不能优秀的转移. 尝试重新定义\(dp\)状态. 令\(dp[i][j]\)表示已经走了\(i\)步,当前在\(j\)这条边的终点的那个点. 假设\(to[j]=p\) 那么\(dp[i][j]\)可以转移到\(dp[i+1][out[p]] 其中\ (out[p]不

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mjch.html@author: zhxfl转载请说明出处 #include <stdio.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> __global__ void matrixMulCUDA(int *A,int *B,int * C, dim3 dimsA,dim3 dimsB,

前言 本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化,并给出不同并行思路对均值滤波的实现. 并行优化的两种思路 思路1: global 函数 在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html 思路2: CUDA 库 将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html 两

前言 本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化,并给出不同并行思路对均值滤波的实现. 并行优化的两种思路 思路1: global 函数 在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html 思路2: CUDA 库 将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html 两

题目链接 题意 : 给你两个n*n的矩阵,然后两个相乘得出结果是多少. 思路 :一开始因为知道会超时所以没敢用最普通的方法做,所以一直在想要怎么处理,没想到鹏哥告诉我们后台数据是随机跑的,所以极端数据是不可能会有的,而我们一开始一直在想极端数据能接受的方法......后来看了鹏哥的做法,就是把是0的地方都跳过就可以了,用矩阵保存前一个非0数的位置是多少.二师兄给我看了一个代码,人家根本没用别的优化,直接将最里层k的循环提到了最外层,然后就AC了,对此我表示无语. #include <cstdio

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU