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BP神经网络PID控制

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a)实现过矩阵乘、卷积这类基础算子,其中具有访存瓶颈的大型矩阵乘可达到7TFLOPs(fp32在RTX3060的理论峰值为13TFLOPs)。
b)实现的普通GAT、GCN算子计算性能超过主流的图神经网络框架。针对机器人领域的算法HiVT中的GAT做CUDA加速,目前做出的方案计算性能是0.8TFLOPs(fp32,RTX3060)。
熟练掌握OpenAITriton,基于Triton实现HiVT的GAT。
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在应用卷积神经网络算法时,一般将需要进行预测的数据作为样本输入,经过多次计算和调整权重,得到最终的预测结果。通过比较预测结果和实际目标之间的误差,得出此次训练的误差。神经网络会根据这个误差再次进行训练,不断调整权重,逐步降低误差。这个过程会反复进行直到误差降到最小或趋于稳定,实现网络对其他同类型数据的准确预测,即完成神经网络的训练过程,如下图所示。整个过程也可以看作一个不断优化的过程。
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请帮我翻译:随着城市化进程的加速和交通流量的与日俱增,因此交通噪声的影响可见一斑,正在时时刻刻影响着居民的生活质量。正因如此,本研究旨在通过建立深度学习模型,来进一步识别分析交通噪声来进一步分析解决这个交通噪声问题。
深度学习交通噪声识别研究中的原理是基于神经网络模型,通过大量的数据进行训练,使模型学习到交通噪声的特征和模式,从而实现对交通噪声的识别。但由于在现实交通噪声的识别中往往更加复杂多变,需要我们可以在深度学习的同时不断提高识别的准确度和能力。因此,我们需要在众多深度学习神经网络中找到更加契合研究
请帮我翻译:随着城市化进程的加速和交通流量的与日俱增,因此交通噪声的影响可见一斑,正在时时刻刻影响着居民的生活质量。正因如此,本研究旨在通过建立深度学习模型,来进一步识别分析交通噪声来进一步分析解决这个交通噪声问题。 深度学习交通噪声识别研究中的原理是基于神经网络模型,通过大量的数据进行训练,使模型学习到交通噪声的特征和模式,从而实现对交通噪声的识别。但由于在现实交通噪声的识别中往往更加复杂多变,需要我们可以在深度学习的同时不断提高识别的准确度和能力。因此,我们需要在众多深度学习神经网络中找到更加契合研究
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