的问题，迭代中的一个 关键问题不是评估效果的好坏，而是方案是否存在不必要的超参数等信息，能否不断 地简化 AutoML 的建模，不断地自动化，自适应适配各类问题。 最后，也特别感谢 Convolution Team、Nomo Team、Getmax Team、Aister Team 等队伍的队友们。 总结 本文基于笔者 7 次算法比赛的冠军经历，分享推荐系统、时间序列及自动化机器学习 处理来自不同空间尺 度的特征，从而能够广泛应用于图像分割、检测等变长输入的场景。 ● Twins-SVT 提 出 了 空 间 可 分 离 自 注 意 力 机 制（Spatially Separable Self-Attention，SSSA）来对图像特征的空间维度进行分组，分别计算各局 部空间的自注意力，再利用全局自注意力机制对其进行融合。这种机制在计算 上更高效，性能更优。 Twins 相结合，形成 Twins-PCPVT 来支持尺度变化场景的下游任务。再从自注意机制的效 率和感受野角度出发，设计了兼容局部和全局感受野的新型自注意力，叫做空间可分离 自注意力 （Spatially Separable Self-Attention，SSSA）， 形成了 Twins-SVT。 Twins-PCPVT Twins-PCPVT 通过将 PVT 中的位置编码（和 DeiT [7] 一样固定长度、可学习的位

fern::Interval (y, out.y_start, out.y_start + out.y_len, l fern::Compute( fern::Producer(Convolution Input Filters Convolution 65 }) )) template void gemm(Matrix A,Matrix B,Matrix fern::Interval void conv(image input, image filter, int StrideArg, image out);Convolution Input Filters Convolution 66 }) )) template void gemm(Matrix A,Matrix B,Matrix fern::Interval void conv(image input, image filter, int StrideArg, image out);Convolution Input Filters Convolution 67 }) )) template void gemm(Matrix A,Matrix B,Matrix fern::Interval

problems • Intra-register sorting • Fast linear median-of-seven filter • Fast small-kernel convolution • Faster (?) UTF-8 to UTF-32 conversion (with AVX2) • No heavy code, but lots of pictures • Small-Kernel Convolution 3 CppCon 2020 - Adventures in SIMD ThinkingCopyright © 2020 Bob Steagall K E W B C O M P U T I N G Convolution • f is a signal • g is a kernel • Output f*g is the convolution • Every CppCon 2020 - Adventures in SIMD Thinking 4Copyright © 2020 Bob Steagall K E W B C O M P U T I N G Convolution CppCon 2020 - Adventures in SIMD Thinking 5 S = s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6

of deep learning, Pete Warden Convolution • AlexNet 模型推理各个层计算比例 • 86.1% • 2.6% 来源: Learning Semantic Image Representations at a Large Scale, Yangqing Jia Convolution • ResNet-50 • PyTorch Profiler

如果你试图分离声明和定义，调用另一个文件里 的 __device__ 或 __global__ 函数，就会出错 。 分离 __device__ 函数的声明和定义：解决 • 开启 CMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 选 项（设为 ON ），即可启用分离声明和定义的支持。 • 不过我还是建议把要相互调用的 __device__ 函数放在 同一个文件，这样方便编译器自动内联优化（第四课讲 glDispatchComputeIndirect 的 API 和这个很像，但毕竟没有 CUDA 可以直接在核函数里调用核函数并指定参数这么方便…… 不过，这个功能同样需要开启 CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 。 第 2 章：内存管理 如何从核函数里返回数据？ • 我们试着把 kernel 的返回类型声明为 int ，试 图从 GPU 返回数据到 CPU 。 • 但发现这样做会在编译期出错，为什么？

Given new coordinates, can we predict whether it’s clean or not? Analysis • Firstly it’s linear separable.
 • To begin with we need to find a line L. Assume there is x0 which always 
 equals 1 Line (X)

depth Sobel Warp Perspective OTSU Thresholding Arithmetic addition Table lookup Custom convolution Fast corner Mean Shift Tracking (MST) Arithmetic subtraction Histogram LK Dense Optical Flow

depth Sobel Warp Perspective OTSU Thresholding Arithmetic addition Table lookup Custom convolution Fast corner Mean Shift Tracking (MST) Arithmetic subtraction Histogram LK Dense Optical Flow

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CNN）是一种多层 CNN 网络，其中低层卷积使用普通卷积操作，通过滑动窗口圈定 的位置进行加权求和得到卷积结果，此时滑动窗口圈定的各个位置的距离间隔等于 1。高层卷积使用膨胀卷积（Atrous Convolution）操作，滑动窗口圈定的各个位置的 距离间隔等于 d（d>1）。通过在高层使用膨胀卷积可以减少卷积计算量，同时在序列 依赖计算上也不会有损失。在文本挖掘中，IDCNN 常用于对 LSTM 进行替换。实验 之间也具有一定的联系，所 以图结构对于保留序列的长期依赖性具有有限的能力。相反，对于时序卷积 神经网络（TCN）[5] 模型，Causal Convolution 使当前 item 的接受域中的 items 都可以直接作为一阶邻居进行卷积，并且具有的 Dilated Convolution 使得较远的 items 也可以直接作为一阶邻居对其产生影响。 算法 < 281 图 2 图结构对于序列数据的建模示意图